i/sum(i)是归一化吗
时间: 2023-09-18 11:02:27 浏览: 21
i/sum(i) 不是归一化。
归一化是将数据按比例缩放,使其值范围在0到1之间。而i/sum(i)的结果是每个i的值除以所有i值的总和。这样的操作可以用于计算每个i值在总和中的相对比例,但不会将数据归一化到0到1的范围内。
例如,如果i是一个数组,[1, 2, 3, 4],对其进行归一化,需要将每个元素除以数组的最大值4,得到[0.25, 0.5, 0.75, 1],而不是[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],这是i/sum(i)的结果。
因此,i/sum(i)是一个用于计算相对比例的操作,而不是一种归一化的方法。要实现归一化,需要使用其他方法,如最大最小归一化或Z-score归一化。
相关问题
局部相应归一化与归一化的区别
归一化是指将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间内,常见的归一化方法有最大最小值归一化、z-score标准化等。而局部响应归一化(Local Response Normalization,LRN)是一种在卷积神经网络中用于增强模型泛化能力的技术。它通过对每个神经元的输出进行归一化,使得相邻神经元的响应不会过于强烈地抑制彼此,从而提高模型的鲁棒性。
具体来说,LRN 的计算公式如下:
$$b_{i,j,k} = a_{i,j,k} \Bigg( k + \alpha \sum_{l=max(0,k-n/2)}^{min(N-1,k+n/2)} (a_{i,j,l})^2 \Bigg)^{-\beta}$$
其中 $a_{i,j,k}$ 表示第 $i$ 个特征图的第 $j$ 行第 $k$ 列第 $k$ 个通道的输出,$b_{i,j,k}$ 表示经过 LRN 处理后的输出,$n$ 表示 LRN 的窗口大小,$N$ 表示特征图的通道数,$\alpha$ 和 $\beta$ 是超参数。
相比于传统的归一化方法,LRN 更加适用于卷积神经网络中,可以有效地提高模型的泛化能力和鲁棒性。
怎么对元胞数组归一化
对元胞数组归一化的方法与对普通数组归一化的方法类似,即将每个元素值除以数组元素之和。具体步骤如下:
1. 遍历元胞数组,将每个元胞中的数值相加得到数组元素之和。
2. 再次遍历元胞数组,将每个元胞中的数值除以数组元素之和,得到归一化后的数值。
3. 将归一化后的数值存储到一个新的元胞数组中。
下面是一个MATLAB的示例代码,用于对元胞数组进行归一化:
```matlab
function normalizedArray = normalizeCellArray(cellArray)
% 计算数组元素之和
sum = 0;
for i = 1:numel(cellArray)
sum = sum + cellArray{i};
end
% 归一化
normalizedArray = cell(size(cellArray));
for i = 1:numel(cellArray)
normalizedArray{i} = cellArray{i} / sum;
end
end
```
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