数据预处理
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== PCA/ZCA白化== | == PCA/ZCA白化== | ||
- | + | 在做完简单的归一化后,白化通常会被用来作为接下来的预处理步骤,它会使我们的算法工作得更好。实际上许多深度学习算法都依赖于白化来获得好的特征。 | |
在进行PCA/ZCA白化时,首先使特征零均值化是很有必要的,这保证了<math> \frac{1}{m} \sum_i x^{(i)} = 0 </math>。特别地,这一步需要在计算协方差矩阵前完成。(唯一例外的情况是已经进行了逐样本均值消减,并且数据在各维度上或像素上是平稳的。) | 在进行PCA/ZCA白化时,首先使特征零均值化是很有必要的,这保证了<math> \frac{1}{m} \sum_i x^{(i)} = 0 </math>。特别地,这一步需要在计算协方差矩阵前完成。(唯一例外的情况是已经进行了逐样本均值消减,并且数据在各维度上或像素上是平稳的。) |