作者oo855050 (阿伟)
看板Python
标题[问题]NN中关於影像的normalization
时间Wed Nov 20 00:19:39 2019
板上各位好
我想请问一下，关於NN的训练
正规化非常重要
一般的正规化是对每个feature做 (X-mean)/std 的正规化
但是对於灰阶影像来说的话我的疑问是
正规化应该是以下的哪一种
1.对每一个图像各别正规化
2.对所有图像所有pixel一起正规化
3.对每张图像的同一位置正规化
(即图1~图n的第1个pixel自己正规化，图1~图n的第2个pixel自己正规化 以此类推...)
4.做minmax normalization(因为像素值不会有负的)
对於这方面有点疑惑
还请大家替我解惑
感谢!
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※ 编辑: oo855050 (39.10.233.145 台湾), 11/20/2019 00:25:26
1F：推 clh960524: 我目前看到通常是4，不知道有没有其他大大要补充 11/20 09:48
2F：推 robert09080: 1-3是做标准化（x-xbar)/std ，结果会有负值。4是做 11/20 10:36
3F：→ robert09080: 正规化 （x-xbar)/(xmax-xmin) ，结果大於0。有点忘 11/20 10:36
4F：→ robert09080: 记标准化和正规化的定义，好像比较常看到4 11/20 10:36
5F：推 ddavid: 其实这些全部都是normalization啊，哪个好要看实际应用的 11/20 23:05
6F：→ ddavid: 资料特性跟需求目的而定 11/20 23:05
7F：→ ddavid: 而normalize对象哪些该一起、哪些该分开，就会依据你对这 11/20 23:06
8F：→ ddavid: 些项目的重要性跟独立性而定 11/20 23:07
9F：→ ddavid: 例如你认为第一个像素跟第二个像素在你的判断中是各自独立 11/20 23:08
10F：→ ddavid: 的，你认为第一个像素之间的明暗比较才有意义，而它与第二 11/20 23:08
11F：→ ddavid: 个像素的相对关系就不重要，而且你认为这两个像素的重要性 11/20 23:09
12F：→ ddavid: 相等，那你就可能采取个别对特徵行（单一像素）做min-max 11/20 23:10
13F：→ ddavid: 而另一个相对的例子，你觉得不同图片之间的比对并不重要， 11/20 23:11
14F：→ ddavid: 重视的特徵是同一张图片内的明暗变化，也就是例如两张图片 11/20 23:12
15F：→ ddavid: 的明暗度可能差异超大，但是这两张图都是上半亮下半暗你就 11/20 23:12
16F：→ ddavid: 觉得其实可能是类似的，在这种情况我们就可能采取对资料列 11/20 23:13
17F：→ ddavid: （单一张图内部的像素）做min-max 11/20 23:13
18F：→ ddavid: 而如果图片之间的明暗比较以及单一图片内部的明暗比较都同 11/20 23:14
19F：→ ddavid: 样重要，我们就可能同时对所有特徵资料行列（所有图片的所 11/20 23:14
20F：→ ddavid: 有像素）同时一起做min-max 11/20 23:15
21F：→ ddavid: 另外如果觉得不只是相对的明暗度，绝对的明暗度也非常重要 11/20 23:16
22F：→ ddavid: 那麽我们就不会采用min-max而是采用直接从0-255映射到0-1 11/20 23:17
23F：→ ddavid: 之类的方式 11/20 23:17
24F：→ oo855050: 好的感谢各位的回答 这样我了解了^o^ 11/21 14:32