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  • Zero-Centered:零均值化

    1. 零均值化 / 中心化:对输入图片进行预处理,计算训练数据中所有图片的每个位置的均值,然后每张图片的元素减自己位置对应的均值。零均值化后的图片以(0,0)为中心,所有图片的对应位置的元素均值为0

    PCA和白化:

    2. 为什么要对数据零均值化?

    为了在反向传播中加快网络中每一层权重参数的收敛(这是个坑^ 我还是不太理解)

    假设图中蓝色箭头方向理想最优w向量,当x全为正或者全为负时,每次返回的梯度都只会沿着一个方向发生变化,即梯度变化的方向就会向图中红色箭头所示,一会向上太多,一会向下太多。这样就会使得权重收敛效率很低。但当x正负数量“差不多”时,就能对梯度变化方向进行“修正”,使其接近上图中蓝色箭头的方向,加速了权重的收敛。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/shiliuxinya/p/12244519.html
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