目前數(shù)據(jù)預(yù)處理最常見(jiàn)的方法就是中心化和標(biāo)準(zhǔn)化。

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中心化相當(dāng)于修正數(shù)據(jù)的中心位置，實(shí)現(xiàn)方法非常簡(jiǎn)單，就是在每個(gè)特征維度上減去對(duì)應(yīng)的均值，最后得到 0 均值的特征。

標(biāo)準(zhǔn)化也非常簡(jiǎn)單，在數(shù)據(jù)變成 0 均值之后，為了使得不同的特征維度有著相同的規(guī)模，可以除以標(biāo)準(zhǔn)差近似為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，也可以依據(jù)大值和最小值將其轉(zhuǎn)化為 -1 ~ 1 之間

批標(biāo)準(zhǔn)化：BN

在數(shù)據(jù)預(yù)處理的時(shí)候，我們盡量輸入特征不相關(guān)且滿足一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布，這樣模型的表現(xiàn)一般也較好。但是對(duì)于很深的網(wǎng)路結(jié)構(gòu)，網(wǎng)路的非線性層會(huì)使得輸出的結(jié)果變得相關(guān)，且不再滿足一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的 N(0, 1) 的分布，甚至輸出的中心已經(jīng)發(fā)生了偏移，這對(duì)于模型的訓(xùn)練，特別是深層的模型訓(xùn)練非常的困難。

所以在 2015 年一篇論文提出了這個(gè)方法，批標(biāo)準(zhǔn)化，簡(jiǎn)而言之，就是對(duì)于每一層網(wǎng)絡(luò)的輸出，對(duì)其做一個(gè)歸一化，使其服從標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布，這樣后一層網(wǎng)絡(luò)的輸入也是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布，所以能夠比較好的進(jìn)行訓(xùn)練，加快收斂速度。

batch normalization 的實(shí)現(xiàn)非常簡(jiǎn)單，接下來(lái)寫一下對(duì)應(yīng)的python代碼：

import sys
sys.path.append('..')
 
import torch
 
def simple_batch_norm_1d(x, gamma, beta):
  eps = 1e-5
  x_mean = torch.mean(x, dim=0, keepdim=True) # 保留維度進(jìn)行 broadcast
  x_var = torch.mean((x - x_mean) ** 2, dim=0, keepdim=True)
  x_hat = (x - x_mean) / torch.sqrt(x_var + eps)
  return gamma.view_as(x_mean) * x_hat + beta.view_as(x_mean)
   
x = torch.arange(15).view(5, 3)
gamma = torch.ones(x.shape[1])
beta = torch.zeros(x.shape[1])
print('before bn: ')
print(x)
y = simple_batch_norm_1d(x, gamma, beta)
print('after bn: ')
print(y)

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網(wǎng)站名稱：pytorch圖像中的數(shù)據(jù)預(yù)處理和批標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)例-創(chuàng)新互聯(lián)
當(dāng)前路徑：http://www.rwnh.cn/article36/ccipsg.html

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