在http://cs231n.github.io/neural-networks-2/上提到,对于卷积神经网络,最好使用平均减法,PCA和白化以及归一化技术预处理数据。
我只是想知道如何使用theano后端使用keras实现以下功能。
- 将数据居中设为零,并将其比例标准化为每个要素的[-1,1]
- 通过从标准偏差为2 / n ---√2/ n的高斯分布中绘制权重来初始化权重,其中n是神经元的输入数。例如。在numpy:w = np.random.randn(n)* sqrt(2.0 / n)。
- 使用L2正则化和丢失(反转版本)
- 使用批量标准化
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