从批实例归一化中,我们可以得出结论,模型可以学习使用梯度下降来自适应地使用不同的归一化方法。 8. Spectral Normalization 光谱归一化将权重矩阵按其光谱范数或 ℓ 2 \ell_2 ℓ2 范数进行归一化: W ^ = W l ∣ W ∣ 2 \hat{W}=\frac{W}{l\vert W\rvert_2} W^=l∣W∣2W。实验...
第一种归一化方法呢,是线性归一化。这种方法就像是把所有的数值都放在一个特定的区间里,让它们排排坐。比如说,我们有一堆数,它们的范围可能很大,通过线性归一化,就可以把它们都变成0到1之间的数啦。具体怎么做呢?就是先找到这堆数里的最小值和最大值,然后用每个数减去最小值,再除以最大值减去最小值的差。
下面介绍几种常见的归一化方法。 1.最大-最小归一化 最大-最小归一化是最常见的一种归一化方法,它将数据按照最大值和最小值进行缩放,公式如下: y = (x - min) / (max - min) 其中,x为原始数据,y为归一化后的数据,min和max分别为原始数据的最小值和最大值。 2.标准差归一化 标准差归一化也称为...
**Min-Max归一化**(也称为最小-最大缩放)是一种将数据缩放到特定范围(通常是0到1)的方法。 **公式**: \[ \text{Min-Max归一化值} = \frac{x - \min(x)}{\max(x) - \min(x)} \] 其中\( x \) 是原始数据点,\( \min(x) \) 和 \( \max(x) \) 分别是数据的最小值和最大值。
(1)log对数函数归一化 y = log10(x) 即以10为底的对数转换函数,对应的归一化方法为: x’ = log10(x) /log10(max) 其中max表示样本数据的最大值,并且所有样本数据均要大于等于1. (2)反正切函数归一化 x’ = atan(x)*(2/pi) 使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为[0,1],则数据都应该大于...
二.归一化方法 2.1最小-最大值归一化 2.2均值归一化 2.3对数函数归一化 2.4反正切函数归一化 三.标准化方法 3.1Z-score标准化 常用于数据预处理,需要先计算所有样本数据的均值与标准差然后再对样本进行变化。 3.2Batch Normalization 代码语言:javascript
以下是几种常见的归一化方法: 1.最小-最大归一化(Min-Max Normalization): 将数据转换到[0,1]范围内。 数学公式:$y = \frac{x - \text{min}}{ \text{max} - \text{min}}$ 2. Z-score归一化(也称为标准化): 将数据转换为均值为0,标准差为1的分布。 数学公式:$y = \frac{x -\mu}{\...