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我正在尝试在Keras中构建一个网络，该网络应该分别输出维度3和4的两个单位长度向量，目前正在使用维度7的最终密集层来实现这一点。我现在的问题是，我现在知道如何在这之后添加一个层，分别归一化两个向量的长度。据我所知，通常可以使用以下内容对向量输出进行归一化 l2_norm = Lambda(lambda x: K.l2_normalize(x,axis=1))(prevDense) 但目前还不清楚如何改变这两个分别
浏览 19提问于2020-03-27得票数 1
我查找了很多关于相交距离的资料，但仍然对分母感到困惑。
直方图的大小是多少？一些论文说样本总和，在这种情况下，如果h图像是20x20像素，g是800*600像素。我说的对吗？
浏览 2提问于2014-03-17得票数 0
我读了Levy等人的论文“”，在讨论他们的超参数时，他们说：
因此，我想知道，这其中的动机是什么，规范化和余弦(无论是在text2vec还是一般情况下)。我试着阅读L2范数，但是在使用欧几里得距离之前，它主要是在规范
浏览 4提问于2018-07-11得票数 6
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在wolframα中，特征值及其对应的特征向量是：l2 = -1/10, v2 = [-1,1]一切都很好。但当你从蟒蛇身上得到特征向量
浏览 2提问于2018-12-10得票数 0
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我正在尝试规范化我的CoreML模型的输入，如下所示，它对数组有一定的作用，但它与SKLearn所做的完全不同(在这些环境中，我提供相同的输入和观察输出)。所以我经常做错事。我的模型使用Keras和SKlearn进行培训，它必须执行与我使用SKLearn规范化器相同的规范化操作，这是默认的L2规范化器。下面我正在做的不是滑雪，有什么想法吗？let (normalizedXVec, _, _) = n
浏览 4提问于2019-02-09得票数 0
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我正在尝试使用l2归一化来归一化我的神经网络中的一层。我想用l2范数(元素平方和的平方根)来划分特定层中的每个节点/元素，我的假设是keras的l2_normalize可以做到这一点：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/backend&
浏览 17提问于2020-01-05得票数 4
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我发现OpenCV中的LDA结果与其他库不同。Dimensionality Reduction (trainedlda.M)0.6257 0.62030.6635 0.6262-1.1358 1.9009-0.6996 0.7034尽管这些LDA有相同的数据，但它们的特征向量和投影是不
浏览 4提问于2015-08-13得票数 3
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我有N个浮点向量，我想计算它们之间的成对归一化L2距离。对于向量u和v，归一化L2距离定义为：|| u / ||u||_2 - v / ||v||_2 ||_2, where || ... ||_2 is the L2 norm (i.e. square: Int, column: Int) -> Float {
浏览 9提问于2020-01-05得票数 0
我一直在尝试确定一组文档之间的相似度，我正在使用的方法之一是与TF-IDF结果的余弦相似度。Sklearn和gensim使用原始计数作为TF，并对结果向量应用L2范数。另一方面，我发现的实现将规范化术语计数，例如
TF = term count &
浏览 1提问于2017-05-22得票数 1
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我对ANN还是很陌生的，我只是在读批量标准化论文()，但我不确定我是否得到了他们正在做的事情(更重要的是，它为什么会起作用)
假设我有两层L1和L2，L1产生输出并发送给L2中的神经元。批归一化只取L1的所有输出(即每个神经元的每一个输出，得到一个完全连通的网络的|L1| X |L2|数的总向量)，将其归一化为平均值为0和SD为
浏览 3提问于2015-04-30得票数 7
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我想要匹配两个图像中的特征，以检测复制-移动伪造。我使用来检测图像特征。但是，我在匹配PCA-SIFT特征时遇到了麻烦。根据几篇论文，PCA-SIFT使用与SIFT类似的匹配过程。但是，即使在尝试了几个distRatio(0-1)值之后，我也无法获得正确的PCA-SIFT特征结果。我也不确定PCA-SIFT的matlab中心代码(如上所述)是否执行了中提到的确切过程。
浏览 2提问于2016-04-20得票数 0
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图像的维数为64x128。这是8192震级和梯度值。在双关阶段之后，我们剩下1152个值，因为我们根据它们的方向将64个像素转换成9个像素。你能解释一下L2归一化后我们是如何得到3780个向量的吗？
浏览 0提问于2018-05-24得票数 1
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在线性核支持向量机中使用归一化特征向量的正确方法是什么？我正在处理的情况是，大多数特征都是二进制的，除了少数是
浏览 0提问于2011-05-07得票数 1
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我试图在双向量上使用l2规范化。vector = {0.00423823948, 0.00000000000823285934, 0.0000342523505342, 0.000040240234023423, 0, 0}; vector_result[i] = normalizedFeature;我的规范化向量是这样的0.0
浏览 2提问于2015-06-25得票数 1
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我想检查两个不同长度的文档的余弦相似性(假设一个文档是一个或两个行，而另一个文档是100-200行)。 我需要一种方法来标准化tfidf或计数向量器在scikit中-学习这一点。
浏览 10提问于2019-07-04得票数 0
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我想知道不同类型的重新缩放数据的差异或应用程序。
到目前为止，我意识到标准化假设数据具有高斯分布。因此，如果是这种情况，我们应该标准化并获得正态分布N~(0,1)的值。如果我们的模型没有关于数据分布的假设(比如FCN或RandomForestClassifiers，...)我们不知道数据的分布，或者它不是高斯分布的，我们应该对数据进行归一化。但这里是我的观点，有几种方法可以标准化，例如使用向量的<e
浏览 18提问于2020-02-18得票数 0
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滑雪板概念聚类？
、、
我的用例是，我有一些英语维基百科文章，我正在对这些文章进行无监督的学习(tfidf ->截断的svd -> l2标准化)，我想为它们创建一个层次结构，以便顶部的节点是最一般的文章(例如，编程语言-> Functional我还尝试在KDTree归一化向量上使用l2，然后递归地将每个节点设置为其子节点的归一化和，但这并没有产生理想的结果。
什么是正确的</em
浏览 0提问于2018-02-27得票数 1
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我希望确保TfidfVectorizer对象返回一个l2规范化的向量。我正在运行一个具有不同长度的文档的二进制分类问题。我正在尝试提取每个语料库的归一化向量，因此我假设我可以只对Tfidfvectorizer矩阵的每一行求和。然而，总和大于1，我认为标准化的copora会将所有文档转换为0-1之间的范围。')
# s
浏览 1提问于2016-01-31得票数 2
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我想用Keras建立一个多类分类模型。我的数据包含7个特征和4个标签。如果我使用Keras，我已经看到了两种应用支持向量机(SVM)算法的方法。First：Keras中的一个准支持向量机，使用(RandomFourierFeatures层)提出的建立了以下模型： initializer =，如下面所描述的：
def create_ker
浏览 14提问于2022-06-09得票数 4
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