我正在尝试决定是否应该扩展我的功能和响应以进行培训，并且我处于无法同时尝试扩展和不扩展的情况。

我的特征目前有一个大约 0.05 的标准，并且我正在研究的时间序列的行为非常依赖于规模（就市场上发生的情况而言，0.5 意味着与 0.05 非常不同的东西）。

如果我将功能扩展为 std 为 1，我能否期望在优化器方面的性能有重大改进？

我的模型是 MLP 和 1d conv 的不同组合，我的算法是使用 Adam 优化器的梯度下降。

谢谢！[是的; 我是另一个试图预测股市的人]

路易斯说得对，我应该两者都试。但是我会留下这个问题，以防万一有人出现并给出一个精确归一化的数学证明是有用的/无用的。