Image processing 自动编码器输出贴片的逆归一化
我已经按照deeplearning.net中去噪灰度图像的方法编写了去噪自动编码器。我使用了sigmoid和tanh激活函数。训练数据集由从灰度数据集（decsai.ugr.es/cvg/dbimagenes）中提取的100000个面片组成。作为预处理图像的一部分，我通过重新缩放（将面片除以255）、减去平均值并除以标准偏差来规范化提取的面片。我通过自动编码器后得到的输出测试补丁是一个标准化补丁（第二个附加图像）。如何恢复原始灰度面片（反向归一化）。请提出任何可能的解决办法。提前谢谢 输入图像： 输出规格化补丁：Image processing 自动编码器输出贴片的逆归一化,image-processing,normalization,autoencoder,Image Processing,Normalization,Autoencoder,我已经按照deeplearning.net中去噪灰度图像的方法编写了去噪自动编码器。我使用了sigmoid和tanh激活函数。训练数据集由从灰度数据集（decsai.ugr.es/cvg/dbimagenes）中提取的100000个面片组成。作为预处理图像的一部分，我通过重新缩放（将面片除以255）、减去平均值并除以标准偏差来规范化提取的面片。我通过自动编码器后得到的输出测试补丁是一个标准化补丁（第二个附加图像）。如何恢复原始灰度面片（反向归一化）。请提出任何可能的解决办法。提前谢谢 输入图像：