光谱图的标准化

Question

我正在用频谱图训练CNN。 我读过一篇文章，说在给CNN提供数据之前，光谱图应该是标准化的。在互联网上的一些教程中，它们以特征向量为标准。你知道吗

即：我的数据集中的每个样本由10个特征描述。所以训练集是[n，10]，它们将在[n，0]，[n，1]中标准化，依此类推。你知道吗

但我在一些讲座中看到，他们将所有元素的光谱图标准化（计算所有元素的平均值和标准差，而不仅仅是一行）。你知道吗

也就是说：如果谱图有nxm维，并且它们用mxn矩阵中的每个元素标准化，我们用this formula变换。你知道吗

我不知道什么技术是正确的，我怎样才能应用z-分数来规范化多维数组（即RGB图像，RGBA图像，…）

对不起，如果我的问题有语法错误，因为我的英语不好。你知道吗

Answer 1

对特征进行z值归一化或特征标准化，即对所有特征分别进行z值归一化或特征标准化。假设你有一个8通道的脑电图信号，你的特征是每个通道中所有数据的方差和均方根。所以你有两个特征向量和8个元素，它们的值的范围是不同的。因此，将这两个向量分别用各自的均值和标准差进行归一化是合理的