我有一个图像的训练数据集。这些图像的范围从0-2500。但是,在我的测试数据集中,一些图像的范围从200-3000。我的问题是其中预处理步骤将用于那种数据的良好:哪个预处理步骤适合我的数据集?
- 规范化到零均值和单位方差
- 规范化到[0,1]
- 转换由正规化到范围0-2500 [0,1],然后用2500
感谢所有
我有一个图像的训练数据集。这些图像的范围从0-2500。但是,在我的测试数据集中,一些图像的范围从200-3000。我的问题是其中预处理步骤将用于那种数据的良好:哪个预处理步骤适合我的数据集?
感谢所有
你喂到你的神经网络应该像您的测试数据尽可能接近的possibe数据相乘。这通常是通过标准化来完成的,因为这些值通常在类似的图像中是密切相关的。然而,这不能一般性地说,取决于你的使用情况。对于一般的经验法则,我建议你看看:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Data_Preprocessing
你唯一的选择是试验,看看哪一个更好。 –