Что керас нормализует аргумент оси?

Question

Я новичок в глубоком обучении и работаю над набором данных mnist в кератах.

Я использовал нормализацию как

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

Я не понимаю, о чем говорит аргумент осисредства.Вы можете помочь мне с этим?

Answer 1

keras.utils.normalize() функция вызывает numpy.linalg.norm(), чтобы вычислить норму и затем нормализовать входные данные.Поэтому данный аргумент axis передается в функцию norm() для вычисления нормы вдоль заданной оси.

Answer 2

Функция нормализации просто выполняет обычную нормализацию для повышения производительности:

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

В другом посте есть хорошее объяснение аргумента оси:

Что означает ось = -1 в keras.argmax?

Например:

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

• Ось = 0 - 19 элементов
• Ось = 1 - 19 элементов
• Ось = 2 - 5 элементов
• Ось =3 - 80 элементов

Кроме того, для тех, кто хочет углубиться, есть объяснение от Франсуа Шоле - автора Keras- на GitHub:

• Для плотного слоя, всех слоев RNN и большинства других типов слоев по умолчанию используется ось = -1,
• Для слоев Convolution2D с dim_ordering = «th» (по умолчанию),используйте axis = 1,
• Для слоев Convolution2D с dim_ordering = «tf», используйте axis = -1 (то есть по умолчанию).

https://github.com/fchollet/keras/issues/1921