Tensorflowで平均減算と正規化を行う方法

Question

http://cs231n.github.io/neural-networks-2/には、畳み込みニューラルネットワークの場合、平均減算法と正規化法を使用してデータを前処理することが推奨されています。

Tensorflowを使用してどのように最善のアプローチをとっているのだろうかと思っていました。

平均substraction

X -= np.mean(X) 

正規

X /= np.std(X, axis = 0) 

Answer 1

あなたは

tf.image.per_image_standardization(image)他Tensorflowバージョン< r0.12を使用する場合は

1. tf.image.per_image_whitening(image)を探しています賢い。

イメージは平均値と単位標準がゼロになるように線形にスケーリングします。

このopは、imageのすべての値の平均であり、adjusted_stddev = max（stddev、1.​​0/sqrt（image.NumElements（）））を計算します（x-mean）/ adjusted_stddevを計算します。

real_valued_column("col_name", normalizer = lambda x: (x-X.mean())/X.std()) 

：私はreal_valued_columnタイプのために気づいfeature columnsのソースコードに探し

Answer 2

はテンソルの各要素に適用するには、引数として、デフォルトの正規化関数を取ることができ、キーワード引数の正規化がありますXはあなたのデータです。私はここでの優位性は、正規化が目的の機械でテンソルフローグラフの過程で適用できることだと思います。また、正規化機能も簡単にカスタマイズできます。

Answer 3

tf.image.per_image_standardizationを使用することをお勧めします。 詳細については、https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/image/per_image_standardization のドキュメントを参照してください。