[問題]NN中關於影像的normalization

看板Python作者 (阿偉)時間4年前 (2019/11/20 00:19), 4年前編輯推噓3(3推 0噓 21→)
留言24則, 4人參與, 4年前最新討論串1/1
板上各位好 我想請問一下，關於NN的訓練 正規化非常重要 一般的正規化是對每個feature做 (X-mean)/std 的正規化 但是對於灰階影像來說的話我的疑問是 正規化應該是以下的哪一種 1.對每一個圖像各別正規化 2.對所有圖像所有pixel一起正規化 3.對每張圖像的同一位置正規化 (即圖1~圖n的第1個pixel自己正規化，圖1~圖n的第2個pixel自己正規化 以此類推...) 4.做minmax normalization(因為像素值不會有負的) 對於這方面有點疑惑 還請大家替我解惑 感謝! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 39.10.233.145 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1574180381.A.B4F.html ※ 編輯: oo855050 (39.10.233.145 臺灣), 11/20/2019 00:25:26
推
11/20 09:48, 4年前 , 1F
我目前看到通常是4，不知道有沒有其他大大要補充
11/20 09:48, 1F
推
11/20 10:36, 4年前 , 2F
1-3是做標準化（x-xbar)/std ，結果會有負值。4是做
11/20 10:36, 2F
→
11/20 10:36, 4年前 , 3F
正規化 （x-xbar)/(xmax-xmin) ，結果大於0。有點忘
11/20 10:36, 3F
→
11/20 10:36, 4年前 , 4F
記標準化和正規化的定義，好像比較常看到4
11/20 10:36, 4F
推
11/20 23:05, 4年前 , 5F
其實這些全部都是normalization啊，哪個好要看實際應用的
11/20 23:05, 5F
→
11/20 23:05, 4年前 , 6F
資料特性跟需求目的而定
11/20 23:05, 6F
→
11/20 23:06, 4年前 , 7F
而normalize對象哪些該一起、哪些該分開，就會依據你對這
11/20 23:06, 7F
→
11/20 23:07, 4年前 , 8F
些項目的重要性跟獨立性而定
11/20 23:07, 8F
→
11/20 23:08, 4年前 , 9F
例如你認為第一個像素跟第二個像素在你的判斷中是各自獨立
11/20 23:08, 9F
→
11/20 23:08, 4年前 , 10F
的，你認為第一個像素之間的明暗比較才有意義，而它與第二
11/20 23:08, 10F
→
11/20 23:09, 4年前 , 11F
個像素的相對關係就不重要，而且你認為這兩個像素的重要性
11/20 23:09, 11F
→
11/20 23:10, 4年前 , 12F
相等，那你就可能採取個別對特徵行（單一像素）做min-max
11/20 23:10, 12F
→
11/20 23:11, 4年前 , 13F
而另一個相對的例子，你覺得不同圖片之間的比對並不重要，
11/20 23:11, 13F
→
11/20 23:12, 4年前 , 14F
重視的特徵是同一張圖片內的明暗變化，也就是例如兩張圖片
11/20 23:12, 14F
→
11/20 23:12, 4年前 , 15F
的明暗度可能差異超大，但是這兩張圖都是上半亮下半暗你就
11/20 23:12, 15F
→
11/20 23:13, 4年前 , 16F
覺得其實可能是類似的，在這種情況我們就可能採取對資料列
11/20 23:13, 16F
→
11/20 23:13, 4年前 , 17F
（單一張圖內部的像素）做min-max
11/20 23:13, 17F
→
11/20 23:14, 4年前 , 18F
而如果圖片之間的明暗比較以及單一圖片內部的明暗比較都同
11/20 23:14, 18F
→
11/20 23:14, 4年前 , 19F
樣重要，我們就可能同時對所有特徵資料行列（所有圖片的所
11/20 23:14, 19F
→
11/20 23:15, 4年前 , 20F
有像素）同時一起做min-max
11/20 23:15, 20F
→
11/20 23:16, 4年前 , 21F
另外如果覺得不只是相對的明暗度，絕對的明暗度也非常重要
11/20 23:16, 21F
→
11/20 23:17, 4年前 , 22F
那麼我們就不會採用min-max而是採用直接從0-255映射到0-1
11/20 23:17, 22F
→
11/20 23:17, 4年前 , 23F
之類的方式
11/20 23:17, 23F
→
11/21 14:32, 4年前 , 24F
好的感謝各位的回答 這樣我了解了^o^
11/21 14:32, 24F
‣ 更多 oo855050 的文章
文章代碼(AID): #1Tr1OTjF (Python)