Как нормализовать число с плавающей запятой в диапазоне [0,1]?

Question

Я работаю над дискриминатором, цель которого - сказать, создано ли видео, которое он получает на входе, человеком или нет. Следовательно, вывод представляет собой значение от 0 (ложь) до 1 (истина) для каждого кадра; тогда окончательный результат будет суммой каждой оценки кадра. Как применить нормализацию?

И у меня есть еще одно сомнение: следует ли нормализовать каждый результат кадра, а затем также нормализовать сумму, или оставить результаты кадра такими, какие они есть, и нормализовать только сумму?

Answer 1

Вы должны применять нормализацию к каждому кадру независимо, потому что в противном случае кадр, в котором ваша модель предсказывает огромное значение (потому что по какой-то причине это очень точно), может испортить весь прогноз (если вы не примените какой-то дополнительный механизм поверх этого, см. дополнительное примечание в конце). Что касается того, как это сделать, либо спрогнозируйте 1 значение и примените функцию, которая выводит значения от 0 до 1, например, сигмовидную функцию ( сигмовидная функция wiki ), или предскажите 2 значения (да или нет вероятностей), а затем примените softmax ( wiki функции Softmax ).

Итак, прямой ответ на ваш вопрос: примените сигмоид, и значение можно рассматривать как вероятность, потому что оно будет между 0 и 1.

Дополнительное примечание: вы также можете попытаться объединить результаты прогнозов с RNN или с каким-либо механизмом внимания