Fatal编程技术网
  • deep-learning/
  • Deep learning 数据（图像）标准化的最佳实践是什么？

Deep learning 数据（图像）标准化的最佳实践是什么？

deep-learning

Deep learning 数据（图像）标准化的最佳实践是什么？,deep-learning,classification,normalization,image-scaling,batch-normalization,Deep Learning,Classification,Normalization,Image Scaling,Batch Normalization,我知道以下几种方法： 每个图像的平均标准化（image.Mean/image.stddev）（这里的平均值是标量值） 对整个数据集进行平均归一化（图像avgmean/avgstddev）（这里的平均值是向量（2d/3d）） 每个图像上的最大最小规格化（image.min/image.Max image.min）（最小值和最大值是标量） 缩放图像除以255。使其在[0-1]范围内 我只是问，使用relu，哪一个被证明更好，如果它有任何意义，那么使用批处理规范化

我知道以下几种方法：

  • 每个图像的平均标准化（image.Mean/image.stddev）（这里的平均值是标量值）
  • 对整个数据集进行平均归一化（图像avgmean/avgstddev）（这里的平均值是向量（2d/3d））
  • 每个图像上的最大最小规格化（image.min/image.Max image.min）（最小值和最大值是标量）
  • 缩放图像除以255。使其在[0-1]范围内
    • 我只是问，使用relu，哪一个被证明更好，如果它有任何意义，那么使用批处理规范化