Что керас нормализует аргумент оси?

Question

Что керас нормализует аргумент оси?

1

Я новичок в глубоком обучении, и я работаю над набором данных mnist в керасе.

Я использовал нормализацию как

tf.keras.utils.normalize(x_train, axis = 1)

Я не понимаю, что означает аргумент оси. Можете ли вы мне помочь?

Aparajit Garg 15 окт. 2018, в 10:50

Источник

Теги:

python

tensorflow

keras

deep-learning

mnist

2 ответа

0

keras.utils.normalize() вызывает numpy.linalg.norm() чтобы вычислить норму, а затем нормализовать входные данные. Поэтому данный аргумент axis передается функции norm() для вычисления нормы вдоль данной оси.

today 15 окт. 2018, в 09:15

Ещё вопросы

Tina Iris · Accepted Answer · 2018-10-15T08-21-00.000Z

Функция нормализации просто выполняет нормальную нормализацию для повышения производительности:

Нормализация - это перемасштабирование данных из исходного диапазона, так что все значения находятся в диапазоне от 0 до 1.

В другом сообщении есть хорошее объяснение аргумента оси:

В чем смысл оси = -1 в keras.argmax?

Например:

Ваши данные имеют определенную форму (19,19,5,80). Это означает:

Axis = 0 - 19 элементов

Ось = 1 - 19 элементов

Ось = 2 - 5 элементов

Ось = 3 - 80 элементов

Кроме того, для тех, кто хочет глубже, есть объяснение от Франсуа Чолле - Keras author- на GitHub:

Для слоя Dense все слои RNN и большинство других типов слоев, по умолчанию для оси = -1 - это то, что вы должны использовать,

Для слоев Convolution2D с dim_ordering = "th" (по умолчанию) используйте ось = 1,

Для слоев Convolution2D с dim_ordering = "tf" используйте ось = -1 (т.е. по умолчанию).
https://github.com/fchollet/keras/issues/1921