在神经网络中,通常会对数据进行归一化操作。
那么图像数据集的均值方差是怎么求的?
每一张图三个通道 RGB,对应三个均值方差,
还是整个数据集的三个通道 RGB,对应三个均值方差,
还是把图像拉直,整个数据集每个特征维一个均值方差?
那么图像数据集的均值方差是怎么求的?
每一张图三个通道 RGB,对应三个均值方差,
还是整个数据集的三个通道 RGB,对应三个均值方差,
还是把图像拉直,整个数据集每个特征维一个均值方差?

1 ppdg Mar 26, 2019 一般是每个通道 |
2 pupupu Mar 26, 2019 用的什么框架,应该会有相应的归一化接口,归一化是为了让所有的数据处在一个较小的范围之中,非负的一般处理到 0~1 之间,通常不超过 3~5,这样数据训练的时候才会容易收敛。图像归一下简单一下就是全部除以 255.0,直接归一化到 0~1 之间。 |