目录

通讯方面的数据,人工智能 机器学习的时候,因为数字都接近于一,数据归一化的一种方法,做了一个简化版本的Z-score标准化

这个表达式实现了一种形式的数据归一化,它将张量`x`中的每个元素除以`x`的标准差的估计值。这种处理方式可以使得变换后的数据具有单位标准差(假设数据已经是零均值或者在计算过程中考虑了均值)。具体来说,它是基于以下步骤进行的:

tensorflow的写法

复制代码
tf.divide(x, tf.sqrt(2 * tf.reduce_mean(tf.square(x))))

例如

复制代码
norm_layer = keras.layers.Lambda(lambda x: tf.divide(x, tf.sqrt(2 * tf.reduce_mean(tf.square(x)))))
  1. 计算`x`中所有元素的平方。

  2. 求这些平方值的平均数,得到方差的估计值。

  3. 将上述平均数乘以2,这一步骤看起来是为了调整方差的大小,可能是因为某种特定的统计原因或是在特定上下文中对数据分布有特殊要求。

  4. 对2倍的方差取平方根,得到一个与标准差相关的值。

  5. 最后,用原始张量`x`除以这个值,从而实现标准化。

从统计学的角度来看,这样的操作类似于Z-score标准化的一个变体,其中Z-score标准化通常定义为 (x - μ) / σ,这里μ是均值,σ是标准差。但是,在给定的操作中,并没有显式地减去均值,而是直接除以了一个与标准差成比例的值。如果`x`本身已经近似于零均值,那么这个过程可以看作是对`x`做了一个简化版本的Z-score标准化。

这种类型的归一化常用于机器学习和深度学习中,尤其是当需要确保输入特征或层激活具有相似尺度时。例如,在某些情况下,这种处理可以帮助改善模型训练的稳定性和效率。不过,要注意的是,这种特定的形式并不常见,可能是针对某个特定问题或模型设计的定制化处理方法。如果你正在处理的具体问题或模型有特别的要求,这种自定义的归一化方法可能会被采用。

本文是转载文章,点击查看原文
如有侵权,请联系 xyy@jishuzhan.net 删除
相关推荐
油泼辣子多加23 分钟前
【NLP】Transformer网络结构(2)
人工智能·自然语言处理·transformer
xinxiyinhe28 分钟前
Github最新AI工具汇总2025年4月份第2周
人工智能·github
从零开始学习人工智能33 分钟前
深入理解矩阵乘积的导数:以线性回归损失函数为例
机器学习
HelpHelp同学1 小时前
知识中台如何重构企业信息生态?关键要素解析
人工智能·搭建知识库·知识库管理系统
IT从业者张某某1 小时前
机器学习-04-分类算法-04-支持向量机SVM-案例
机器学习·支持向量机·分类
kebijuelun1 小时前
Meta 最新发布的 Llama 4:多模态开源大模型全面解析
人工智能·语言模型·aigc·llama
EasyGBS1 小时前
如何实现两个视频融合EasyCVR平台的数据同步?详细步骤指南
大数据·网络·人工智能·安全·音视频
Tianyanxiao1 小时前
【探商宝】 Llama 4--技术突破与争议并存的开源多模态
人工智能
X探员1 小时前
『不废话』之Llama 4实测小报
人工智能·llama 4