caffe中image_mean的作用是什么?

请问caffe中image_mean的作用是什么?为什么要减均值?是逐像素减和逐通道减有什么区别吗?
已邀请:

刘昕_ICT

赞同来自: caffe 孙琳钧 李扬 ruirui_ICT

1)你可以不减均值,比如LeNet网络,就是简单的将像素归一化到[0,1],这取决于网络结构、初始化参数。

2)减均值的作用是为了对数据做归一化,也就是均值归一,参数初始化算法例如Xavier, PReLU等需要在输入样本均值为0的时候才成立。

3)逐像素和逐通减都可以,CNN的误差容忍度很高,比如caffe的model zoo里面,alexnet用的就是逐像素,而googlenet用的是逐通道。

李扬 - 密码六个一

赞同来自:

减均值也能降低数值的尺度。我有一次用 network in network 在 cifar10 做测试,如果输入不减均值,网络没两下就挂了;减了均值就能正常收敛。仅供参考~

要回复问题请先登录注册