python - 4次元配列の標準化・前処理

Question

データをゼロ平均と std = 1 に標準化したいと思います。データの形状は 28783x4x24x7 で、4 チャネルと寸法 24x7 の 28783 画像と考えることができます。チャネルを標準化する必要があります。2 次元が機能を保持することを指定しながら標準化するにはどうすればよいですか?

Answer 1

私はそれを行う方法を見つけました。これはおそらく最も効率的ではありませんが、トレーニング データから平均値と標準偏差を取得するだけで、トレーニング データとテスト データの両方に操作を適用するクロス検証にこのアプローチを使用することもできます。これは、1 つの次元の平均だけが必要な場合は、任意の数の次元にわたって使用できます。以下のコード例を参照してください。

n_user = 3
n_channel = 2
n_pixels = 3
A = np.zeros(shape=(n_user, n_channel, n_pixels))

for i in range(n_user):
    A[i, 0, :] = np.arange(n_pixels)
    A[i, 1, :] = np.arange(n_pixels) + n_pixels
print A

mu_f    = np.zeros(shape=n_channel)
sigma_f = np.zeros(shape=n_channel)

for i in range(n_channel):
    mu_f[i]    = np.mean(A[:,i,:])
    sigma_f[i] = np.std(A[:,i,:])

print mu_f
print sigma_f

for i in range(n_channel):
    A[:, i, :] -= mu_f[i]
    A[:, i, :] /= sigma_f[i]

print A

print np.mean(A[:,0,:])
print np.std(A[:,0,:])