深度学习的归一化和反归一化

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医学影像应用场景的特点是训练数据少，数据分布高度不均匀，数据标注的一致性较差，数据类型丰富（多模态，文本+影像等）。

1 除最大值法

def read_and_normalize_train_data():train_data, train_label = load_train()print('Convert to numpy...')train_data = np.array(train_data, dtype=np.uint8) # now np.amax(train_data)=255print('Convert to float...')train_data = train_data.astype('float32')train_data = train_data / 255train_target = np_utils.to_categorical(train_target, N_CLASSES)print('Train shape:', train_data.shape)print(train_data.shape[0], 'train samples')return train_data, train_label

2 均值和标准差

在分类、聚类算法中，需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA技术进行降维的时候，新的数据由于对方差进行了归一化，这

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