标准化和缩放 MNIST 数据集的正确方法

Question

我到处找，但找不到我想要的。基本上，MNIST 数据集包含像素值在[0, 255] 范围内的图像。人们说，总的来说，最好做到以下几点：

• 将数据缩放到[0,1] 范围。
• 将数据归一化，使其均值和单位标准差为零(data - mean) / std。

不幸的是，没有人展示过如何做到这两件事。它们都减去0.1307 的平均值并除以0.3081 的标准差。这些值基本上是数据集的均值和标准差除以 255：

from torchvision.datasets import MNIST        
import torchvision.transforms as transforms 

trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)
print('Min Pixel Value: {} \nMax Pixel Value: {}'.format(trainset.data.min(), trainset.data.max()))
print('Mean Pixel Value {} \nPixel Values Std: {}'.format(trainset.data.float().mean(), trainset.data.float().std()))
print('Scaled Mean Pixel Value {} \nScaled Pixel Values Std: {}'.format(trainset.data.float().mean() / 255, trainset.data.float().std() / 255))

这会输出以下内容

Min Pixel Value: 0 
Max Pixel Value: 255
Mean Pixel Value 33.31002426147461 
Pixel Values Std: 78.56748962402344
Scaled Mean: 0.13062754273414612 
Scaled Std: 0.30810779333114624

但是很明显，以上都没有！结果数据 1) 不会介于 [0, 1] 之间，并且不会有平均值 0 或标准 1。事实上，这就是我们正在做的事情：

[data - (mean / 255)] / (std / 255)

这与这个非常不同

[(scaled_data) - (mean/255)] / (std/255)

其中scaled_data 就是data / 255。

Answer 1

Euler_Salter

我可能发现这个有点太晚了，但希望我能提供一点帮助。

假设您使用的是 torchvision.Transform，则可以使用以下代码对 MNIST 数据集进行归一化。

        train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
        datasets.MNIST('./data', train=True
        transform=transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
        ])),

通常，'transforms.ToTensor()' 用于将 [0,255] 范围内的输入数据转换为 3 维张量。 该函数自动将输入数据缩放到[0,1]范围内。（相当于将数据缩小到0,1）

因此，“transforms.Normalize(...)”中使用的均值和标准差分别为 0.1307 和 0.3081 是有意义的。 （这相当于归一化零均值和单位标准差。）

请参考下面的链接以获得更好的解释。

https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html

Answer 2

目的

特征缩放的两个最重要的原因是：

1. 您可以缩放特征以使它们具有相同的大小（即重要性或权重）。

示例：

具有两个特征的数据集：年龄和体重。以年为单位的年龄和以克为单位的重量！现在，一个 20 岁、体重只有 60 公斤的小伙子将转换为整个数据集的向量 = [20 岁，60000 克]，依此类推。权重属性将在训练过程中占主导地位。那是怎么回事，取决于您使用的算法类型 - 有些比其他算法更敏感：例如神经网络，其中梯度下降的学习率受神经网络 Thetas（即权重）大小的影响，后者在训练过程中与输入（即特征）相关；特征缩放也提高了收敛性。另一个例子是 K-Mean 聚类算法需要相同大小的特征，因为它在空间的所有方向上都是各向同性的。 INTERESTING LIST.

1. 您可以扩展功能以加快执行时间。

这很简单：所有这些矩阵乘法和参数求和与非常大的数字（或通过将特征乘以其他一些参数等产生的非常大的数字）相比，小数字会更快

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类型

最流行的特征缩放器类型可以总结如下：

1. StandardScaler：通常是你的首选，非常常用。它通过标准化数据（即居中）工作，将它们带到STD=1 和Mean=0。 它会受到异常值的影响，只有当您的数据有 Gaussian-Like Distribution 时才应该使用它。

1. MinMaxScaler：通常用于将所有数据点置于特定范围内（例如 [0-1]）。 它受到异常值的影响很大，仅仅是因为它使用了Range。

1. RobustScaler：它对异常值“鲁棒”，因为它根据 quantile range 缩放数据。但是，您应该知道，缩放数据中仍然存在异常值。

4. MaxAbsScaler：主要用于sparse data。

5. Unit Normalization：它基本上将每个样本的向量缩放为具有单位范数，与样本的分布无关。

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哪一个和多少

您需要先了解您的数据集。如上所述，您需要先查看一些内容，例如：数据的分布，异常值的存在 strong>，以及正在使用的算法。

无论如何，除非有特殊要求，否则每个数据集都需要一个缩放器1 - 所有在一起。不过，我从来没有遇到过这种情况。

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关键要点

• 根据上面提到的一些经验法则，可以使用不同类型的特征缩放器。

• 您根据要求选择一个 Scaler，而不是随机选择。

• 您出于某种目的缩放数据，例如，in the Random Forest Algorithm you do NOT usually need to scale。

Answer 3

我认为您误解了一个关键概念：这是两种不同且不一致的扩展操作。您只能拥有以下两者之一：

• 平均值 = 0，标准差 = 1
• 数据范围[0,1]

考虑一下，考虑 [0,1] 范围：如果数据都是小的正值，min=0 和 max=1，那么数据之和必须为正，给出一个积极的，非零的意思。同样，当 none 的数据可能与平均值相差 1.0 之多时，stdev 不能为1。

相反，如果平均值=0，则某些数据必须为负数。

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您只使用了两种转换中的一种。您使用哪一种取决于您的数据集的特征，以及 - 最终 - 哪个对您的模型更有效。

对于 [0,1] 缩放，您只需除以 255。

对于 mean=0, stdev=1 缩放，您执行您已经知道的简单线性变换：

new_val = (old_val - old_mean) / old_stdev

这是否为您澄清了，还是我完全错过了您的困惑点？