При использовании нейронной сети AlexNet, будь то caffe или CNTK, для этого необходим средний файл. Для чего этот средний файл? Как это влияет на обучение? Как это генерируется, только из учебного образца?Какова полезность среднего файла с нейронной сетью AlexNet?
Среднее вычитание удаляет компонент постоянного тока из изображений. Он имеет геометрическую интерпретацию центрирования облака данных вокруг начала координат вдоль каждого измерения. Это уменьшает корреляцию между изображениями, которые улучшают тренировку. По моему опыту могу сказать, что это значительно улучшает точность обучения. Он вычисляется из данных обучения. Среднее значение вычисления из данных тестирования не имеет смысла.
Ваш ответ интересный, но вы могли бы рассказать о том, как влияет на тренировку. Будет ли моя модель (немного или много) менее точной, если я не использую среднее значение? – rold2007
@ rold2007 для вашей модели будет намного сложнее сходиться без вычитания среднего. – Shai
Он не удаляет компонент постоянного тока! Он удалит только компонент DC, если вы вычтите изображение, состоящее из одного цвета (который является компонентом DC этого изображения). – thang