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Python 如何在CIFAR10数据集上使用KERAS执行均值减法、归一化、PCA和白化

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Python 如何在CIFAR10数据集上使用KERAS执行均值减法、归一化、PCA和白化,python,keras,theano,Python,Keras,Theano,在此基础上提到，对于卷积神经网络，最好使用均值减法、PCA、白化和归一化技术对数据进行预处理 我只是想知道如何使用theano后端实现keras的以下功能 将数据居中，使平均值为零，并沿每个特征将其比例标准化为[-1,1] 通过从标准偏差为2/n的高斯分布中提取权重来初始化权重−−−√2/n，其中n是神经元的输入数量。例如，在numpy中：w=np.random.randn（n）*sqrt（2.0/n） 使用L2正则化和退出（反转版本） 使用批处理规范化 2：使用keras.initialize

在此基础上提到，对于卷积神经网络，最好使用均值减法、PCA、白化和归一化技术对数据进行预处理

我只是想知道如何使用theano后端实现keras的以下功能

  • 将数据居中，使平均值为零，并沿每个特征将其比例标准化为[-1,1]
  • 通过从标准偏差为2/n的高斯分布中提取权重来初始化权重−−−√2/n，其中n是神经元的输入数量。例如，在numpy中：w=np.random.randn（n）*sqrt（2.0/n）
  • 使用L2正则化和退出（反转版本）
  • 使用批处理规范化
    • 2：使用keras.initializers.VarianceScaling