MATLAB의 신경망 입력 바이어스

Question

Matlab (Neural Network Toolbox + Image Processing Toolbox)에서 필자는 이미지에서 피쳐를 추출하고 "피쳐 벡터"를 구성하는 스크립트를 작성했습니다. 내 문제는 일부 기능은 다른 기능보다 더 많은 데이터가 있다는 것입니다. 필자는 이러한 기능이 데이터가 적은 다른 것보다 더 중요한 의미를 가지길 원치 않습니다.

예를 들면, I (9 개)는 요소로 된 특징 벡터가 있습니다

hProjection = [12,45,19,10]; 
vProjection = [3,16,90,19]; 
area = 346; 

featureVector = hProjection, vProjection, 지역];

필자가 featureVector를 입력으로 사용하여 신경망을 구성하면이 영역은 입력 데이터의 10 % 만 차지하고 덜 중요합니다.

나는 tansig 전달 함수 (패턴 인식 네트워크)가있는 피드 포워드 백 프로 비전 네트워크를 사용하고 있습니다.

어떻게 처리합니까?

Answer 1

입력 데이터를 네트워크에 표시하면 특성 벡터의 각 열이 속성으로 입력 레이어에 전달됩니다. 걱정할 필요가있는 편견은 각각의 스케일입니다 (즉, 일반적으로 피쳐를 [0,1] 범위로 정규화합니다).

또한 기능이 종속/상관 관계가 있다고 생각되는 경우 일종의 속성 선택 기술을 수행하고자 할 수 있습니다. 그것은 단지 feature selection에 대한 대안으로 나에게 발생
, 당신이 dimensionality reduction을 사용할 수 있습니다 그리고 귀하의 경우는 하나를 hProj/vProj이 특징 ...

수정이의 뜻을 따라 기술 (PCA/SVD, 요인 분석, ICA, ...). 예를 들어, factor analysis은 hProj/vProj가 종속 된 잠재 숨김 변수 집합을 추출하는 데 사용할 수 있습니다. 따라서이 8 가지 기능 대신 2 가지 기능을 사용하여 원본 8이 새로운 두 기능의 선형 조합 (일부 오류 기간 포함)이 될 수 있습니다. 전체 예제는 this page을 참조하십시오