多層ニューラルネットワークの入力部の取り扱いに関して

Question

プログラミングに関してではないので、ここで質問すべきではないかもしれません。

以下、質問です。

多層ニューラルネットワークでモデル構築をする際、入力部は各入力変数をそれぞれ正規化（０～１）して与えると思います。

学習が完了以降、未知のデータを予測する際、未知のデータの各入力変数に対しても正規化処理して与えると思うのですが、この正規化処理したときにある変数の数値が０～１を超える、例えば３とかの場合、学習済のモデルに対して未知のデータ３を入力に与えて予測させてもいいのでしょうか？

３を入力することは、モデルの適用範囲として扱えるのか、それとも扱えないのか、判断がつかずに悩んでいます。

どなたかご教授ください。

Comments

[jbpb0]

外挿だから、精度は出にくいかもしれません
データの素性がよくて、0〜1の変化から1〜3の変化を推定したらそこそこ合うなら、使えます
データの素性次第です