Keras ImageDataGenerator 사용 때 표준화 옵션에 대한 질문입니다

Question

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?

유영재 · Answer

아 선생님 확인해보니 제가 loss를 ssim_loss를 사용해서 적용해보고 있는데, 이 때 range를 잘못 설정한 것 같은데 한 번 해결해보도록 하겠습니다

권 철민 · Answer

전혀 훈련이 안된다니, 좀 이상하군요 데이터셋이 전용이 아니라면, 작성하신 코드를 여기에 올려보시지요. 함 내용을 살펴 보겠습니다.

유영재 · Answer

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,

권 철민 · Answer

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.

유영재 · Answer

수업시간에 말씀 해주셨듯이 rescale을 하면, 또 rescale만 되는 것 같습니다