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图像预处理去中心化,怎么处理??

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进行训练前,对数据进行去中心化处理,验证集,测试也需要进行去中心化处理,这个
img - np.mean(img),img是训练集中所有的数据?还是每一批次的数据?验证集和测试集减得平均值是自己的平均值还是训练集的平均值??
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精彩评论4

winter  TF荚荚  发表于 2018-6-7 23:05:28 | 显示全部楼层
是求整个train set的均值。 val 以及 test 均是使用 train set上求出来的均值。
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魇餍  TF荚荚  发表于 2018-6-13 10:29:44 | 显示全部楼层
winter 发表于 2018-6-7 23:05
是求整个train set的均值。 val 以及 test 均是使用 train set上求出来的均值。


train set那么大,几万张图片,使用tfrecords读取,需要遍历整个tfrecords文件求平均,然后每个图片在减平均值?
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  • winter只需要求一次,然后通过numpy.save()保存。以后就直接加载就行了。
    2018-6-14 00:26 回复
ViolinSolo  TF芽芽  发表于 2018-7-3 20:18:32 | 显示全部楼层
既然是图像,为何不用图像的方式解决它们哈哈,其实可以直接调用normalization的,直接搞定,简单粗暴,其实也就是一个标准化的事情
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ViolinSolo  TF芽芽  发表于 2018-7-3 20:19:12 | 显示全部楼层
按照批次做就好,没必要一起搞,,原因就是你不确定整体的趋势,所以不需要一期搞定
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