計算圖像數據集的均值和方差(mean, std)用於transforms.Normalize()標准化
Pytorch圖像預處理時，通常使用transforms.Normalize(mean, std)對圖像按通道進行標准化，即減去均值，再除以方差。這樣做可以加快模型的收斂速度。其中參數mean和std分別表示圖像每個通道的均值和方差序列。 Imagenet數據集的均值和方差為：mean ...
原文：標准化數據集
標准化數據集 訓練神經網絡，其中一個加速訓練的方法就是歸一化輸入。 歸一化的兩個步驟： 零均值 歸一化方差 對訓練及測試集進行標准化的過程為： bar x frac m sum i m x i x i : x i bar x sigma frac m sum i m x i x i : frac x i sigma 原始數據： 零均值： 歸一化方差后： 數據集未進行標准化時，成本函數的圖像及梯度下 ...
2019-04-10 14:44 0 620 推薦指數：
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