文件名称:
pytorch 图像中的数据预处理和批标准化实例
开发工具:
文件大小: 58kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-23
详细说明:目前数据预处理最常见的方法就是中心化和标准化。
中心化相当于修正数据的中心位置,实现方法非常简单,就是在每个特征维度上减去对应的均值,最后得到 0 均值的特征。
标准化也非常简单,在数据变成 0 均值之后,为了使得不同的特征维度有着相同的规模,可以除以标准差近似为一个标准正态分布,也可以依据最大值和最小值将其转化为 -1 ~ 1 之间
批标准化:BN
在数据预处理的时候,我们尽量输入特征不相关且满足一个标准的正态分布,这样模型的表现一般也较好。但是对于很深的网路结构,网路的非线性层会使得输出的结果变得相关,且不再满足一个标准的 N(0, 1) 的分布,甚至输出的中心已经发生了偏移,这对于模型的
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