在深度学习中数据预处理常用方法

迈不过友情╰ 2022-05-15 03:17 462阅读 0赞

本文主要讲深度学习中的数据预处理方法，主要参考NG的UFLDL教程以及其他一些博客和论文进行总结，UFLDL数据预处理教程链接为

[http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/数据预处理][http_deeplearning.stanford.edu_wiki_index.php]

数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用，通常所讲的预处理包括数据归一化和白化。以下分别对数据归一化和白化进行说明。

**数据归一化****。**数据归一化（Data Normalization）是数据预处理的第一步，有很多方法，如常见的高斯归一化、最大最小值归一化等，而在深度学习中常用的是以下几种：

（1）简单缩放 （Simple Rescaling）

在简单缩放中，我们的目的是通过对数据的每一个维度的值进行重新调节（这些维度可能是相互独立的），使得最终的数据向量落在 \[0,1\]或\[ − 1,1\] 的区间内（根据数据情况而定），以满足应用需求。例如，在sparse auto-encoder中，由于网络的输出和输入是近似相等的，而隐含层和输出层神经元通常采用的是sigmoid函数作为激活函数，该函数值域为\[0,1\]，因此为了保证输出等于输入，通常需要将输入缩放至\[0,1\]这个范围，然后再进行训练。

（2）逐样本均值消减（Per-example mean subtraction）

逐样本均值消减，也称为移除直流分量（remove DC），当数据时平稳的（stationary），即数据每一个维度的统计都服从相同分布，可以考虑在每个样本上减去数据的统计平均值(逐样本计算，即分别计算各样本的均值，然后各样本减去其对应的均值)。自然图像具有平稳的性质，所以这种归一化方法也是比较常用的。对自然图像应用PCA算法时候，通常也会这样处理，参考以下链接：

[http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/PCA][http_deeplearning.stanford.edu_wiki_index.php_PCA]

**注意**：通常这种方法只用于灰度图像，因为彩色图像不同色彩通道中的像素并不都存在平稳特性。此外，对于教程这部分内容还有点疑惑，“对图像数据应用PCA算法”这部分内容上面讲的是标准的PCA处理方法（各维度去均值），而下面给的公式却是单独处理每个图像块（逐样本去均值）。

（3）特征标准化（Feature Standardization）

特征标准化的目的是使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差，即数据的每一个维度具有零均值和单位方差，这也是比较常见的一种归一化方法，比如使用SVM时候也要进行类似处理。在实际应用中，特征标准化的具体做法是：首先计算每一个维度上数据的均值（使用全体数据计算），之后在每一个维度上都减去该均值。下一步便是在数据的每一维度上除以该维度上数据的标准差。

[![非监督特征学习之数据预处理][002piS7ezy6OidBz0gd05_690]][002piS7ezy6OidBz0gd05_690 1]

例如X是一个训练样本集，包含m个训练样本且每个训练样本的维数是n。应用特征标准化时先计算各行数据的均值

[![非监督特征学习之数据预处理][002piS7ezy6OidEDwzq3c_690]][002piS7ezy6OidEDwzq3c_690 1]

，然后样本集X减去该均值得到零均值化后的样本集XX。之后XX的各行除以该行数据的标准差就会得到特征标准化后的样本。

总结：以上有三种方法，具体预处理时候到底该如何选择预处理方法呢？一般可以根据自己的需要来选择（或者说数据类型）。

若图像是自然灰度图像，由于灰度图像具有平稳特性，通常可选择第二种方法，即移除直流分量（逐样本移除直流分量后还可以继续逐样本除以各样本的标准差，不过这一步通常不做,因为其平稳特性）。

若图像是自然彩色图像，由于色彩通道间并不存在平稳特性，因此通常对数据进行特征缩放（使像素值位于 \[0,1\] 区间）。然后再进行PCA/ZCA白化等操作，在白化前需进行特征分量均值归零（即使特征的每一个维度具有零均值，通常不需要除以各维度数据的标准差，因为各维度标准差很接近，可以对上文中的X进行验证）。在UFLDL教程的练习中（linear decoder）采用的是这种方法，而在有些论文中，也会采用第二种方法（逐样本去均值和除以标准差），如论文“An Analysis of Single-Layer Networks in Unsupervised Feature Learning”，这样在后续白化处理时是不是还需要再对各维度进行零均值化（因为计算协方差矩阵时需要这一步），论文里这点没说明。因此应用时建议根据练习中的方法来处理。

若图像是遥感图像，可采用linear decoder这个练习中的处理方法。

**PCA/ZCA（zero-phase component analysis）白化**。数据归一化后的一个处理步骤就是数据白化。关于白化的基本知识可参考教程：

[http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Whitening][http_deeplearning.stanford.edu_wiki_index.php_Whitening]

在进行 PCA/ZCA 白化时，首先使特征零均值化是很有必要的, 这一步需要在计算协方差矩阵前完成（计算协方差矩阵前的必要处理）。

**总结**：其实数据归一化和白化可以合并成一部分，即数据白化。因为白化前肯定需要进行一些必要的数据归一化，比如计算协方差矩阵前需进行特征零均值化操作。

此外关于预处理这部分内容，还可以参考博客：

[http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/12/3016319.html][http_www.cnblogs.com_tornadomeet_archive_2013_04_12_3016319.html]

本文转载自[https://blog.csdn.net/qq\_23981335/article/details/60605225][https_blog.csdn.net_qq_23981335_article_details_60605225]

[http_deeplearning.stanford.edu_wiki_index.php]: http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%A2%84%E5%A4%84%E7%90%86
[http_deeplearning.stanford.edu_wiki_index.php_PCA]: http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/PCA
[002piS7ezy6OidBz0gd05_690]: http://s6.sinaimg.cn/mw690/002piS7ezy6OidBz0gd05&690
[002piS7ezy6OidBz0gd05_690 1]: /images/20220515/6c3b94afe8694c24a74313829bf9d53c.png
[002piS7ezy6OidEDwzq3c_690]: http://s13.sinaimg.cn/small/002piS7ezy6OidEDwzq3c&690
[002piS7ezy6OidEDwzq3c_690 1]: /images/20220515/73b2a1fd8b714ce581d22ac01f9d4d30.png
[http_deeplearning.stanford.edu_wiki_index.php_Whitening]: http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Whitening
[http_www.cnblogs.com_tornadomeet_archive_2013_04_12_3016319.html]: http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/12/3016319.html
[https_blog.csdn.net_qq_23981335_article_details_60605225]: https://blog.csdn.net/qq_23981335/article/details/60605225