该节课中主要讲述了针对神经网络输入数据的一些预处理操作，例如：均值化，归一化，PCA与白化等，另外还讲述了损失函数及其正则化。数据预处理在深度学习算法中起着重要作用，在实际的计算过程中，将数据做归一化和白化等处理后，算法往往能够取得较好的效果。

数据预处理之：归一化

均值减法：即将样本数据减去它们的均值。python中操作：

X=X-np.mean(X,axis=0);

示例：

import numpy as np
x=[2 ,4 ,-2 ,-6 ,1]
y1=x-np.mean(x,axis=0)
y1
array([ 2.2,  4.2, -1.8, -5.8,  1.2])

如果数据是平稳的（即数据每一个维度的统计都服从相同的分布），那么可以考虑将每个样本数据都减去它们的平均值(逐样本计算)。对于图像，可以移除图像的平均亮度值，因为很多情况下我们对图像照度并不感兴趣，而是关注其内容，所以将图像整体减去像素均值是有意义的。注意：在处理彩色图像时需要格外小心，因为不同色彩通道中的像素并不都存在平稳特性。
归一化是：将数据的所有维度都归一化，使数值范围近似相等，归一化可以将有量纲的表达式，变换为无量纲的表达式，成为纯量。有两种常用的归一化方法：

（1）先对数据进行零中心化（zero-centered），然后每个维度都除以标准差，由上面的实例继续：

>>> y2=y1/np.std(y1,axis=0)
>>> y2
array([ 0.63089327,  1.2044326 , -0.5161854 , -1.66326407,  0.3441236 ])

对于y2，其标准差为1，证明过程见下图：

（2）对每个维度都做归一化，使每个维度的最大和最小值分别为1和-1。该方法的前提是不同的输入特征具有不同的数值范围（或计量单位）。

上图1中，左边是原始的2维输入数据；中间是数据每个维度上都减去其平均值，得到零中心化数据；右边是数据每个维度都除以其标准差得到的数据。红线表示数据各维度上的数值范围，我们发现零中心化的数据，其范围并不相同，但右边归一化后的数据的范围是相同的。

数据与处理之：PCA和白化

PCA：先对数据进行零中心化处理，然后计算其协方差矩阵，展示数据的相关性结构。

# Assume input data matrix X of size [N x D]
X -= np.mean(X, axis = 0) # zero-center the data (important)
cov = np.dot(X.T, X) / X.shape[0] # get the data covariance matrix

协方差矩阵是对称和半正定的，可以对协方差矩阵进行奇异值分解（SVD）：

U,S,V = np.linalg.svd(cov)

其中，U的列是特征向量，S是含有奇异值的一维数组。为了去除数据相关性，可以将零中心化后的数据投影到特征基准上：

Xrot = np.dot(X, U) # decorrelate the data

其中，U的列是范式为1的标准正交集，所以可以将其看作标准正交基向量。Xrot的协方差矩阵是对角线对称的。np.linalg.svd 的返回值U中，特征向量是按照特征值的大小进行排列的。利用这个性质可以对数据降维，只选用前面的小部分特征向量，这个过程就是主成分分析（PCA）。例如：

Xrot_reduced = np.dot(X, U[:,:100]) # Xrot_reduced 变成 [N x 100]

上面的语句将原始数据集大小降到[N x 100]，即只留下数据中包含最大方差的100个维度。使用降维数据训练线性分类器和神经网络会有非常好的性能，同时还能节省时间和存储空间。
白化：白化操作的输入是特征基准上的数据，然后对每个维度的数据除以其特征值来归一化。其几何解释是：如果数据服从多变量高斯分布，白化后数据是具有零均值和恒定协方差矩阵的高斯分布：

# whiten the data:
# divide by the eigenvalues (which are square roots of the singular values)
Xwhite = Xrot / np.sqrt(S + 1e-5)

代码中，分母加了1e-5（或更小的常数）防止分母出现为0的情况。该变换的缺陷是可能夸大数据中的噪声，因为它将所有维度都拉伸到相同的数值范围，而这些维度中含有噪声的维度才是大多数的。在实际操作中，可以使用更强的平滑来解决上述问题（如采用比1e-5更大的值）。

上图2中，左边是二维的原始输入数据；中间是经过PCA操作的数据，其结果是零中心化的，并且变换到了数据协方差矩阵的基准轴上。右边是白化后的数据，每个维度的数据都通过特征值调整范围，协方差矩阵变为恒等矩阵（这里理解的不是很好）。几何意义是将数据在各个方向上进行伸缩，使之服从高斯分布。

备注：课中提到了在实际的卷积神经网络应用中并不一定采用PCA和白化操作，但对数据进行零中心化、对图像像素进行归一化却是很常见的。并且正确的处理策略应该是：先将样本数据分成训练/验证/测试集，只是从训练集中求图片平均值，然后将各个集（训练/验证/测试集）中的图像再减去这个平均值。

权重初始化

对于一个神经网络结构，在开始训练之前，需要初始化网络参数。

首先，全零初始化是一个错误的方法。因为如果权重被初始化为相同的值，神经元就失去了不对称性的源头。正确的初始化方法应该是小随机数初始化，即权重初始值要接近0但又不能是0，此时可以将权重初始化为很小的数值，以此来打破对称性。实现方法：W = 0.01* np.random.randn(D,H)，其中randn函数是基于零均值和标准差的高斯分布。当然，并不是初始权重越小越好，因为太小的权重会导致在反向传播过程中计算出的梯度非常小（因为梯度与权重是线性相关的），这会减小反向传播中的“梯度信号”，这在深度网络中可能会出现问题。

上面的方法还存在一个问题是：随着输入数据量的增长，随机初始神经元输出数据的方差也增大。解决方法是：除以输入数据量的平方根来调整数值范围，使神经元输出的方差归一化为1。实现方法：w = np.random.randn(n) / sqrt(n)，其中n是输入数据的数量。

偏置初始化

通常将偏置初始化为0，因为小随机数初始权重已经打破了对称性。对于ReLU非线性激活函数，有研究人员喜欢使用如0.01这样的小数值作为所有偏置的初始值，他们认为这样能够让所有的ReLU单元从开始就被激活，从而保存和传播一些梯度。然而，这样做并不一定总能提高算法的性能，通常还是使用0来初始化偏置参数。

在论文《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification》中，作者He等人给出了一种针对ReLU神经元的特殊初始化方法，并给出结论：网络中神经元的方差应为：2.0/n。实现方法为：

w = np.random.randn(n) * sqrt(2.0/n)。这也是当前神经网络算法使用ReLU神经元时的最佳推荐。

参考：

http://cs231n.github.io/neural-networks-2/

https://zhuanlan.zhihu.com/p/21560667?refer=intelligentunit

https://en.wikipedia.org/wiki/Variance

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52247379

https://uqer.io/community/share/56c3e9c6228e5b0fe6b17d95

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斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（6）神经网路输入数据预处理（归一化，PCA等）及参数初始化

数据预处理之：归一化

数据与处理之：PCA和白化

权重初始化

偏置初始化

参考：

斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（6）神经网路输入数据预处理（归一化，PCA等）及参数初始化相关推荐

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