python - 零中心归一化是什么意思？我该如何用keras做到这一点？

我在MATLAB中检查AlexNet的设计，总结如下：


输入层使用227x227x3归一化表示zerocenter。 zerocenter规范化是什么意思？我该怎么做呢？

我正在通过preprocessing documentation at keras，不确定以下任何属性是否满足zerocenter规范化？文档中还提供了以下属性：

 - featurewise_center
 - samplewise_center
 - featurewise_std_normalization
 - samplewise_std_normalization

最佳答案

零中心归一化通常意味着将图像归一化为均值0和标准差1。如果图像是NumPy数组，则可以轻松实现：

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

samplewise_center和samplewise_std_normalization做同样的事情，请确保每个图像的均值为0，标准差为1。应该手动进行。

关于python - 零中心归一化是什么意思？我该如何用keras做到这一点？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/55810682/