我应该在 inception_v3.py keras 中减去 imagenet 预训练的 inception v3 模型平均值吗？答案

【问题标题】：Should I substract imagenet pretrained inception_v3 model mean value at inception_v3.py keras?我应该在 inception_v3.py keras 中减去 imagenet 预训练的 inception v3 模型平均值吗？
【发布时间】：2017-07-05 16:11:04
【问题描述】：

def preprocess_input(x):
x /= 255.
x -= 0.5
x *= 2.
return x

我正在使用 keras inception_v3 imagenet 预训练模型(inception_v3.py) 对我自己的数据集进行微调。
当我想像我们经常做的那样减去imagenet均值[123.68, 116.779, 103.939]和反向轴RGB到BGR时，我发现作者在最后提供了一个_preprocess_input()_函数。我对此感到困惑。

我应该像往常一样使用提供的函数preprocess_input() 还是减去平均值和反向轴？
非常感谢。

【问题讨论】：

标签： tensorflow neural-network keras deep-learning theano

【解决方案1】：

实际上，在原始的Inception 论文中，作者提到了您提供的功能作为数据预处理器（将所有通道归零并将其大小调整为[-1, 1] 间隔）。与InceptionV3 论文一样，没有提供新的数据转换，我认为您可能会认为您应该使用以下功能：

def preprocess_input(x):
    x /= 255.
    x -= 0.5
    x *= 2.
    return x

【讨论】：

我看过 Inception 论文“Going Deeper with Convolutions”，但是我没有看到这样的预处理函数，你能告诉我更多细节吗？
实际上 - 没有直接提及。但它写在他们提到零中心 RGB 通道的部分中。在这种情况下，将您的输入压缩为 [-1, 1] 是一种常见的转换。