我正在对肺部 CT 图像进行一些预处理。我在这里看到了一个不错的教程。其中两个是归一化和零中心化。我想知道这两个步骤有什么区别？如果将图像像素值标准化为范围 [0, 1]，那么进行零居中是否有好处？如果我先进行归一化还是先进行零居中，有区别吗？
归一化和零中心化之间的区别
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图像预处理
2021-09-22 14:19:41
1个回答
这两个步骤有什么区别？
在您链接的那个特定笔记本中，标准化意味着：缩小 [0,1] 区间中的数值分布。它通常被称为 Min-Max Scaling。缩小 [0,1] 区间中的分布使其平均值在 0 和 1 之间移动。
相反，零中心意味着：“移动”分布的值，使其均值等于 0。
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如果将图像像素值归一化为范围 [0, 1]，那么进行零居中是否有好处？
零居中变量提高了 ML 模型的性能。激活函数往往对权重的变化非常敏感，尤其是在零附近。我在这里找到了一些很好的解释。
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如果我先进行归一化还是先进行零居中，有区别吗？
顺序很重要，因为“标准化”会使平均值远离零。