Neural network 如何规范化神经网络的fft值
我计算一个给定声音文件的fft，得到一个形状的数组，例如（100257），有100行和257个频率单元。我想用它作为神经网络的输入向量，但在我想用librosa lib规范化之前Neural network 如何规范化神经网络的fft值,neural-network,fft,normalization,librosa,Neural Network,Fft,Normalization,Librosa,我计算一个给定声音文件的fft，得到一个形状的数组，例如（100257），有100行和257个频率单元。我想用它作为神经网络的输入向量，但在我想用librosa lib规范化之前 那么我应该在axis=0或axis=1上进行规格化吗？axis=0对聚集在行上的列进行规格化，axis=1对每行进行规格化，还是对独立于行和列的每一个值进行规格化？fft的规格化方式取决于应用程序和最终性能。没有通用的规范化方案 在我的一个应用程序中，我没有规范化原始fft并将其输入神经网络。一种常用的标准化方法是取
那么我应该在axis=0或axis=1上进行规格化吗？axis=0对聚集在行上的列进行规格化，axis=1对每行进行规格化，还是对独立于行和列的每一个值进行规格化？fft的规格化方式取决于应用程序和最终性能。没有通用的规范化方案 在我的一个应用程序中，我没有规范化原始fft并将其输入神经网络。一种常用的标准化方法是取对数。此操作可减小动态范围