陣列歸一化Normalize

阿新 • • 發佈：2019-01-22

歸一化：0-1，結果*255
輸入為二維陣列，scala實現

/**
  * Created by zangtt on 17-6-23.
  */
class Normalize {
  //歸一化 207400 * 3
  def fun(array: Array[Array[Double]]) = {
    val x = array(0).length     //3
    val y = array.length        //207400
    var max = -10000.0
    var min = 10000.0
    for (i <- 0 to (x - 1)) {
      for (j <- 0 
 to (y - 1)) {
        if (array(j)(i) > max) {
          max = array(j)(i)
        }
        if (array(j)(i) < min) {
          min = array(j)(i)
        }
      }
    }

    for (i <- 0 to (y - 1)) {
      array(i) = array(i).map(_ - min)
      array(i) = array(i).map(_ / max)
      array(i) = array 
(i).map(_ * 255.0)
    }
    array
  }
}

陣列歸一化Normalize

歸一化：0-1，結果*255 輸入為二維陣列，scala實現 /** * Created by zangtt on 17-6-23. */ class Normalize { //歸一化 207400 * 3 def fun(array: A

OpenCV中矩陣的歸一化*(Normalize函式)

影象處理中，圖片畫素點單通道值一般是[0-255]的unsigned char型別，將其轉化到[0,1]之間，更方便計算，這就需要用到矩陣的歸一化運算。今天，寫程式中需要對某矩陣歸一化，用OpenCV的cv::normalize函式，遇到很嚴重的問題，最後

DIFFERENTIABLE LEARNING-TO-NORMALIZE VIA SWITCHABLE NORMALIZATION(SN,切換歸一化)

這是根據不同作者寫的以及我個人的理解做出的總結，只是方便我個人下次閱讀，如有侵權，請聯絡我刪除。論文參考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/39296570 論文參考：http://www.sohu.com/a/241640030_395209

opencv中歸一化函式cv2.normalize()的原理講解

本篇文章參考部落格：https://blog.csdn.net/kuweicai/article/details/78988886 功能：歸一化函式引數：Python: cv2.normalize(src[, dst[, alpha[, beta[, norm_type[, dt

OpenCV3：歸一化函式介紹——normalize()

1、函式的原型： void cv::normalize(InputArry src,InputOutputArray dst,double alpha=1,double beta=0,int norm_type=NORM_L2,int dtype=-1,InputArray

歸一化函式normalize詳解

在使用機器學習演算法的資料預處理階段，歸一化也是非常重要的一個步驟。例如在應用SVM之前，縮放是非常重要的。Sarle的神經網路FAQ的第二部分（1997）闡述了縮放的重要性，大多數注意事項也適用於SVM。縮放的最主要優點是能夠避免大數值區間的屬性過分支配了小數值區間的屬性。另一個優點能避免計算過程中數值複雜

Matlab Tricks（七）—— 矩陣列/列的歸一化/單位化（normalize）

對矩陣的每一列進行歸一化（單位化） D = randn(20, 50); % 標準正態分佈 D = D*diag(1./sqrt(sum(D.*D)));

Numpy陣列按行或按列歸一化

給定一個數組，將各列（行）歸一化（縮放到 [0,1] ）方法一 import numpy as np x = np.array([[1000, 10, 0.5], [ 765, 5, 0.35], [

opencv中歸一化函式normalize()的原理講解

1. 歸一化歸一化就是要把需要處理的資料經過處理後（通過某種演算法）限制在你需要的一定範圍內。首先歸一化是為了後面資料處理的方便，其次是保證程式執行時收斂加快。歸一化的具體作用是歸納統一樣本的統計分佈性。歸一化在0-1之間是統計的概率分佈，歸一化在某個區間上是統計的座標分佈。

Python基礎day-18[面向對象:繼承,組合,接口歸一化]

ini 關系 acl 報錯子類 wan 使用 pytho 減少繼承: 　　在Python3中默認繼承object類。但凡是繼承了object類以及子類的類稱為新式類(Python3中全是這個)。沒有繼承的稱為經典類(在Python2中沒有繼承object以及他的子類都是

轉：數據標準化/歸一化normalization

簡單此外 urn csdn bsp center sum 又能超出轉自：數據標準化/歸一化normalization 這裏主要講連續型特征歸一化的常用方法。離散參考[數據預處理：獨熱編碼（One-Hot Encoding）]。基礎知識參考： [均值、方差與協方

（五）歸一化

numpy 矩陣歸一化

ges 矩陣歸一化 mali zeros sha ati ret turn tile new_value = (value - min)/(max-min) def normalization(datingDatamat): max_arr = datingData

【深度學習】批歸一化（Batch Normalization）

學習 src 試用其中 put min 平移深度優化方法 BN是由Google於2015年提出，這是一個深度神經網絡訓練的技巧，它不僅可以加快了模型的收斂速度，而且更重要的是在一定程度緩解了深層網絡中“梯度彌散”的問題，從而使得訓練深層網絡模型更加容易和穩定。所以目前

Hulu機器學習問題與解答系列 | 二十三：神經網絡訓練中的批量歸一化

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softmax_loss的歸一化問題

outer bubuko prot 歸一化實現大小定義 num blog cnn網絡中，網絡更新一次參數是根據loss反向傳播來，這個loss是一個batch_size的圖像前向傳播得到的loss和除以batch_size大小得到的平均loss。 softmax_l

機器學習數據預處理——標準化/歸一化方法總結

目標 out enc 並不是 depend 區間 standards ima HA 通常，在Data Science中，預處理數據有一個很關鍵的步驟就是數據的標準化。這裏主要引用sklearn文檔中的一些東西來說明，主要把各個標準化方法的應用場景以及優缺點總結概括，以來充當

python 圖像歸一化作業代碼代編程代寫圖python作業

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第十八節，TensorFlow中使用批量歸一化

item con 用法它的線性 dev 樣本需要 sca 在深度學習章節裏，已經介紹了批量歸一化的概念，詳情請點擊這裏：第九節，改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以優化(下) 由於在深層網絡中，不同層的分布都不一樣，會導致訓練時出現飽和的問題。而批量歸一化就是為了緩

第9章優化方法和歸一化

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