PCA antes da rede neural

1. A rede neural precisa de PCA?
2. Quando você não deve fazer PCA?
3. Por que o PCA é usado como etapa de pré -processamento antes da regressão?
4. Podemos usar o PCA com CNN?

A rede neural precisa de PCA?

Em princípio, a transformação linear realizada pelo PCA pode ser realizada tão bem pelos pesos da camada de entrada da rede neural, por isso não está falando estritamente necessário.

Quando você não deve fazer PCA?

Embora seja tecnicamente possível usar o PCA em variáveis ​​discretas ou variáveis ​​categóricas que tenham sido uma variável codificada a quente, você não deve. Simplificando, se suas variáveis ​​não pertencem a um plano de coordenadas, não aplique PCA a eles.

Por que o PCA é usado como etapa de pré -processamento antes da regressão?

Quando o PCA é usado como parte do pré -processamento, o algoritmo é aplicado a: Reduza o número de dimensões no conjunto de dados de treinamento. Desmontar os dados. Como o PCA é calculado encontrando os componentes que explicam a maior quantidade de variação, ele captura o sinal nos dados e omite o ruído.

Podemos usar o PCA com CNN?

O PCA é aplicado primeiro aos dois conjuntos de dados para obter redução de dimensionalidade. Os conjuntos de dados compactados são usados ​​para treinar os modelos 2D-CNN e 3D-CNN. Os modelos treinados são usados ​​para classificar as amostras de teste.