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안녕하세요. 매번 rescale =1/255.을 사용하다가 좀 더 데이터의 분포를 잘 압축할 수 있는 표준화가 좋을 것 같아서 아래와 같이 사용했습니다
featurewise_center=True,
featurewise_std_normalization=True,
그런데 궁금한 점이, 표준화를 한 후 min, max를 찍어보니 -1~1 사이 값은 아닌 것 같은데, 아니라면 어떻게 맞춰줄 수 있을까요?
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아 네 그럴 수 있다고 생각합니다
모델 훈련 때 rescale을 할 때는 훈련 loss가 잘 줄어들면서 훈련이 잘 진행되는 것처럼 보이는데,
표준화 적용을 할 때는 전혀 훈련이 되지가 않는데 원인이 -1~1 값으로 안떨어져서 그런 것 같은데 그렇다면 학습률을 더 줄여보는게 의미가 있을까요?
featurewise_center=True,
featurewise_std_normalization=True,
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안녕하십니까,
여러개 이미지 array의 각 채널별 평균 빼고, 표준편차 나누기 때문에 -1 ~ 1 사이가 될 확률이 높다는 거지, 정확히 -1 ~ 1사이로 딱 떨어질수 없습니다. 그리고 굳이 딱 맞출 필요도 없어 보입니다만, 만약에 반드시 맞춰야 겠다고 한다면 그 때는 표준화가 아니라 scaling 사전에 적용해야 합니다.
감사합니다.
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