如何规范化神经网络的坐标输入

Question

我正在使用神经网络进行项目重新划分签名识别。因此在那里我完成了所有特征提取活动。在特征提取的结果中，有一些特征是坐标（x和y）的集合。所以我之前知道把那些作为神经网络输入它应该是规范化的。所以我不知道在它作为NN输入之前规范化坐标的确切方法。是否有任何方法来解决这个问题？ 谢谢。

Answer 1

序列化'em！

鉴于您的集群算法以这种方式（或类似的东西）返回数据

# output from        |output coordinates
# cluster algorithm  |
[_ X X _ _]           (0,0) (0,1) (0,2) (0,3) (0,4)
[_ X _ X _]           (1,0) (1,1) (1,2) (1,3) (1,4)
[_ X X _ _]           (2,0) (2,1) (2,2) (2,3) (2,4)
[_ X _ _ _]           (3,0) (3,1) (3,2) (3,3) (3,4)
[_ X _ _ _]           (4,0) (4,1) (4,2) (4,3) (4,4)

然后我们将它序列化（即：只是简化行）

# output from cluster algorithm, serialized:
[_ X X _ _ _ X _ X _ _ X X _ _ _ X _ _ _ _ X _ _ _ ]

# the corresponding coordinates for instructional purposes:
[(0,0) (0,1) (0,2) (0,3) (0,4) (1,0) (1,1) (1,2) (1,3) (1,4) (2,0) (2,1) (2,2) (2,3) (2,4) (3,0) (3,1) (3,2) (3,3) (3,4) (4,0) (4,1) (4,2) (4,3) (4,4)]

并将其提供给您的网络！

<小时/>

当涉及到规范化

您的聚类算法应“足够聚集您的输入图像”，以便输入的数量可以接受。