深度學習中的白化預處理

數據的白化是在數據歸一化之後進行的。在對數據進行白化前要求先對數據進行特徵零均值化，不過一般只要做了特徵標準化，那麼這個條件就滿足了。在數據白化過程中，最主要的還是參數epsilon的選擇，因爲這個參數的選擇對deep learning的結果起着至關重要的作用。 在基於重構的模型中（比如說常見的RBM，Sparse coding, autoencoder都屬於這一類，因爲他們基本上都是重構輸入數據

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