特征歸一化的方法 線性歸一化 零均值歸一化
常用歸一化方法 1）. 線性歸一化，線性歸一化會把輸入數據都轉換到[0 1]的范圍，公式如下 該方法實現對原始數據的等比例縮放，其中Xnorm為歸一化后的數據，X為原始數據，Xmax、Xmin分別為原始數據集的最大值和最小值。 優點：通過利用變量取值的最大值和最小值將原始數據轉換為界於 ...
原文：第9章 優化方法和歸一化
章 優化方法和歸一化 Nearly all of deep learning is powered by one very important algorithm: Stochastic Gradient Descent SGD Goodfellow et al. 我們之前討論了評價函數，它根據權重W和偏置b參數，根據輸入返回數據點 的預測輸出。我們也討論了兩種常見的損失函數，它能度量一個給定的 ...
2018-08-24 17:36 0 732 推薦指數：
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【深度學習】歸一化方法
為什么要做歸一化？ 神經網絡學習的本質就是學習數據的分布。如果沒有對數據進行歸一化處理，那么每一批次訓練的數據的分布就有可能不一樣。從大的方面來講，神經網絡需要在多個分布中找到一個合適的平衡點；從小的方面來說，由於每層網絡的輸入數據在不斷的變化，這會導致不容易找到合適的平衡點 ...
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數據歸一化方法（轉）
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特征歸一化方法之選取
特征歸一化主要有兩種方法： 1、線性函數歸一化(Min-Max scaling) 線性函數將原始數據線性化的方法轉換到[0 1]的范圍，歸一化公式如下： 該方法實現對原始數據的等比例縮放，其中Xnorm為歸一化后的數據，X為原始數據，Xmax、Xmin分別為 ...
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歸一化方法 Normalization Method 1. 概要 數據預處理在眾多深度學習算法中都起着重要作用，實際情況中，將數據做歸一化和白化處理后，很多算法能夠發揮最佳效果。然而除非對這些算法有豐富的使用經驗，否則預處理的精確參數 ...
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