我在时间序列预测网络中使用LSTM作为隐藏层函数。输入归一化是必要的吗？如果是的话，data = data / sum(data) 是正确的归一化方法吗？输出也应该和输入一起归一化吗？

回答：

输入归一化是必要的吗？

不是，但它可能会使你的网络更快地收敛。使用以下计算将你的值缩放到[0,1]范围内：

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输出也应该和输入一起归一化吗？

不，我实在想不出有什么理由要这样做。