python - 零中心归一化是什么意思？我怎么能用keras做到这一点？

Question

我正在检查 AlexNet 的设计在 MATLAB 中总结如下:

输入层表示 227x227x3 具有 zerocenter 归一化。 zerocenter 规范化是什么意思？我怎么能做这个 keras？

我正在浏览 preprocessing documentation at keras并且不确定以下任何属性是否满足 zerocenter 规范化？文档中还给出的属性是:

 - featurewise_center
 - samplewise_center
 - featurewise_std_normalization
 - samplewise_std_normalization

Answer 1

零中心归一化通常意味着图像被归一化为均值为 0 和标准差为 1。如果您的图像是 NumPy 数组，您可以轻松实现这一点:

img = (img - img.mean()) / img.std()

samplewise_center 和 samplewise_std_normalization 做同样的事情，确保每个图像的均值为 0，标准差为 1。如果你想使用的均值/标准差数据集，而不是样本均值/标准差，我想你应该手动完成。