首页 > 其他 > 详细

归一化与标准化区别

时间:2020-09-16 12:36:22      阅读:59      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

归一化与标准化区别

归一化

常用的方法是通过对原始数据进行线性变换把数据映射到[0,1]之间,变换函数为:

技术分享图片

不同变量往往量纲不同,归一化可以消除量纲对最终结果的影响,使不同变量具有可比性。在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正太分布的时候,可以使用归一化方法。比如图像处理中,将RGB图像转换为灰度图像后将其值限定在[0 255]的范围。

( transfroms.Normalize)

标准化

常用的方法是z-score标准化,经过处理后的数据均值为0,标准差为1,公式是:

技术分享图片

(BatchNorm2d)

如果对输出结果范围有要求,用归一化
如果数据较为稳定,不存在极端的最大最小值,用归一化
如果数据存在异常值和较多噪音,用标准化,可以间接通过中心化避免异常值和极端值的影响

归一化与标准化区别

原文:https://www.cnblogs.com/Jason66661010/p/13677779.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
关于我们 - 联系我们 - 留言反馈 - 联系我们:wmxa8@hotmail.com
© 2014 bubuko.com 版权所有
打开技术之扣,分享程序人生!