跟实际任务还是有很大区别的，比如说做OCR，gray 图归一化 0-1的指标比 -1-1的指标高2个点左右[...
一般图片数据是归一化到-1~1之间,训练的时候收敛曲线会更平稳一些。实际上,数据增强和预处理的方法,都可以参照imageNet数据处理的方法 0 回复 提问者 慕慕0439991 #1 哦哦,还想问一下,您说的imageNet的相关资料在哪里获取呀,是指的ImageNet的论文吗? 回复 2019-12-10 15:12:21 相似问题在模型训练前做了...
直接采用[-1,1]的值来计算PSNR和SSIM也是可以的，但计算出来的值和[0,1]是不一样的。可以这么理解...
方法一 暴力求解 最直接的方法就是从1开始遍历到N，将其中每一个数中含有“1”的个数加起来，就得到...
对于每个筛选器和筛选,您可以选择一个输入的参数,例如参数从地形高度、 陡度和正常或某些颜色或颜色范围从图像,等等。TerrainComposer 工作与归一化的值从 0 到 1 的范围。归一化的险峻的地形,0 度陡度从规范化为 0,45 度的读取图片中的筛选器被规范化为 0.5,虽然最高陡度为 90 度规范化为 1。这样做是...
这个视频的目的是指出数据可以用矩阵来存储和处理,所以很多地方进行了简化以便于理解,比如,机器学习一般分为回归问题和分类问题,对于视频中提到的mnist图像识别,严格来说属于分类问题,在实际中应该使用svm或神经网络的算法,而不是像视频中使用最小二乘。此外,在图像的处理中,需要将0到255的像素值进行归一化,也就是 ...
模型本身问题不大，主要要看数据的特性和activation 函数的选择，来确定到底哪一个是比较合适的归一化方法...
可以这么理解，令x∈[−1,1],y=x+12,那么y∈[0,1],可以通过计算y得到x的比对结果，但x和y...