CNN - 卷积神经网络输入层

数据输入层：Input Layer

1、数据预处理

进行预处理的主要原因是：

1. 输入数据单位不一样，可能会导致神经网络收敛速度慢，训练时间长
2. 数据范围大的输入在模式分类中的作用可能偏大，而数据范围小的作用就有可能偏小
3. 由于神经网络中存在的激活函数是有值域限制的，因此需要将网络训练的目标数据映射到激活函数的值域
4. S形激活函数在(0,1)区间以外区域很平缓，区分度太小。例如S形函数f(X)，f(100)与f(5)只相差0.0067

2、常见数据预处理方式

数据标准化(normalization)：

将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。

标准化常用的是Z-Score, 记住，这是要减去自己数据的均值和除以自己的标准差（不是方差）

大家在用Fine-tune pretrained model，比如Imagenet, 程序里面经常是减去的Imagenet的均值和方差，这样是不对的，大家在跑程序的时候要注意了。

1. 归一化

每个像素：新数据 = [（原数据-均值）/ 标准差 ] + 偏执

1. 去均值

将输入数据的各个维度中心化到0

数据中心化：是指变量减去它的均值

1. PCA/白化

用PCA降维

白化是对数据的每个特征抽上的幅度归一化

数据增强：

即增加训练数据，则能够提升算法的准确率，因为这样可以避免过拟合，而避免了过拟合你就可以增大你的网络结构了。当训练数据有限的时候，可以通过一些变换来从已有的训练数据集中生成一些新的数据，来扩大训练数据。数据增强的方法有：https://github.com/aleju/imgaug

水平翻转：

随机裁剪：

     如原始图像大小为256*256，随机裁剪出一些图像224*224的图像。如下图，红色方框内为随机裁剪出的224*224的图片。 AlexNet 训练时，对左上、右上、左下、右下、中间做了5次裁剪，然后翻转，得到10张裁剪的图片。防止大网络过拟合(under ubstantial overfitting)

其他如：

平移变换；

旋转/仿射变换；

高斯噪声、模糊处理

对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度变化。