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板上各位好 我想請問一下,關於NN的訓練 正規化非常重要 一般的正規化是對每個feature做 (X-mean)/std 的正規化 但是對於灰階影像來說的話我的疑問是 正規化應該是以下的哪一種 1.對每一個圖像各別正規化 2.對所有圖像所有pixel一起正規化 3.對每張圖像的同一位置正規化 (即圖1~圖n的第1個pixel自己正規化,圖1~圖n的第2個pixel自己正規化 以此類推...) 4.做minmax normalization(因為像素值不會有負的) 對於這方面有點疑惑 還請大家替我解惑 感謝! --



※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 39.10.233.145 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Python/M.1574180381.A.B4F.html ※ 編輯: oo855050 (39.10.233.145 臺灣), 11/20/2019 00:25:26
1F:推 clh960524: 我目前看到通常是4,不知道有沒有其他大大要補充 11/20 09:48
2F:推 robert09080: 1-3是做標準化(x-xbar)/std ,結果會有負值。4是做 11/20 10:36
3F:→ robert09080: 正規化 (x-xbar)/(xmax-xmin) ,結果大於0。有點忘 11/20 10:36
4F:→ robert09080: 記標準化和正規化的定義,好像比較常看到4 11/20 10:36
5F:推 ddavid: 其實這些全部都是normalization啊,哪個好要看實際應用的 11/20 23:05
6F:→ ddavid: 資料特性跟需求目的而定 11/20 23:05
7F:→ ddavid: 而normalize對象哪些該一起、哪些該分開,就會依據你對這 11/20 23:06
8F:→ ddavid: 些項目的重要性跟獨立性而定 11/20 23:07
9F:→ ddavid: 例如你認為第一個像素跟第二個像素在你的判斷中是各自獨立 11/20 23:08
10F:→ ddavid: 的,你認為第一個像素之間的明暗比較才有意義,而它與第二 11/20 23:08
11F:→ ddavid: 個像素的相對關係就不重要,而且你認為這兩個像素的重要性 11/20 23:09
12F:→ ddavid: 相等,那你就可能採取個別對特徵行(單一像素)做min-max 11/20 23:10
13F:→ ddavid: 而另一個相對的例子,你覺得不同圖片之間的比對並不重要, 11/20 23:11
14F:→ ddavid: 重視的特徵是同一張圖片內的明暗變化,也就是例如兩張圖片 11/20 23:12
15F:→ ddavid: 的明暗度可能差異超大,但是這兩張圖都是上半亮下半暗你就 11/20 23:12
16F:→ ddavid: 覺得其實可能是類似的,在這種情況我們就可能採取對資料列 11/20 23:13
17F:→ ddavid: (單一張圖內部的像素)做min-max 11/20 23:13
18F:→ ddavid: 而如果圖片之間的明暗比較以及單一圖片內部的明暗比較都同 11/20 23:14
19F:→ ddavid: 樣重要,我們就可能同時對所有特徵資料行列(所有圖片的所 11/20 23:14
20F:→ ddavid: 有像素)同時一起做min-max 11/20 23:15
21F:→ ddavid: 另外如果覺得不只是相對的明暗度,絕對的明暗度也非常重要 11/20 23:16
22F:→ ddavid: 那麼我們就不會採用min-max而是採用直接從0-255映射到0-1 11/20 23:17
23F:→ ddavid: 之類的方式 11/20 23:17
24F:→ oo855050: 好的感謝各位的回答 這樣我了解了^o^ 11/21 14:32







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