深度学习中常用数据预处理方法

数据归一化处理，比较简单公式为 (x-min)/(max-min)，主要目的是将数据的范围缩小至0-1之间，因而对数据绝对值的大小不敏感
2.数据标准化处理，也比较简单，公式为（x-avg)/sigma，其中avg为数据的均值，sigma为数据的标准差，处理完成后数据变为均值为0，标准差为1的数据。
3.正则化处理，由于在参数优化过程中为了防止参数过拟合，获得更加稀疏性的解，因而引入损失函数，其中L1,与L2均为损失函数。L1正则化公式：
min(sum(yi - wxi) + alphaabs(w));
L2正则化为：min(sum(yi - wxi) + alphaabs(w*w))

深度学习中常用数据预处理方法相关推荐

深度学习中常用的误差方法
深度学习中常用的误差方法有: 标准差(Standard Deviation): 标准差也叫均方差,是方差的算术平方根,反应数据的离散程度 ,标准差越小,数据偏离平均值越小,反之亦然 . 公式为: py ...
[综述类] 一文道尽深度学习中的数据增强方法（上）
今天带来一次有关于深度学习中的数据增强方法的分享. 00 什么是数据增强在深度学习项目中,寻找数据花费了相当多的时间.但在很多实际的项目中,我们难以找到充足的数据来完成任务. 为了要保证完美地完成项 ...
深度学习中图片数据增强方法
简介: 在深度学习中需要对图像进行不同的处理.本文对比了基于Numpy以及Paddle.vision.transforms函数中对于图片处理的效果. 关键词: 图像预处理,cv2,paddle #m ...
【技术综述】深度学习中的数据增强方法都有哪些？
很多实际的项目,我们都难以有充足的数据来完成任务,要保证完美的完成任务,有两件事情需要做好:(1)寻找更多的数据.(2)充分利用已有的数据进行数据增强,今天就来说说数据增强. 作者 | 言有三编辑 ...
深度学习中的数据增强方法
对于较深层次的深度神经网络,其性能会随着训练数据的提升而进一步提升. 目前深度学习方法广泛采用的数据增强方法,主要有: multi-scale:多尺度: translate:平移,[-6, -6],左 ...
深度学习中常用的优化方法
一.basic algorithm 1. SGD 此处的SGD指mini-batch gradient descent,关于batch gradient descent, stochastic gra ...
如何系统性掌握深度学习中的数据使用
数据是深度学习系统的输入,对深度学习的发展起着至关重要的作用,但是又容易被很多人忽视,尤其是缺少实战的理论派. 今天便来谈谈这个问题,同时介绍一个好的学习社区供大家讨论与提升. 文/编辑 | 言有三 ...
【技术综述】深度学习中的数据增强（下）
文章首发于微信公众号<有三AI> [技术综述]深度学习中的数据增强(下) 今天带来深度学习中的数据增强方法的下篇.我们将从以下几个方向入手.1,介绍一下什么是无监督的数据增强方法.2,简单 ...
gan 总结数据增强_深度学习中的数据增强（下）
言有三毕业于中国科学院,计算机视觉方向从业者,有三工作室等创始人编辑 | 言有三今天带来深度学习中的数据增强方法的下篇.我们将从以下几个方向入手.1,介绍一下什么是无监督的数据增强方法.2,简单 ...

深度学习中常用数据预处理方法

深度学习中常用数据预处理方法相关推荐

最新文章

热门文章