JavaScript для глубокого обучения 2021 TensorFlow js Ббк

94
Часть II • Введение в TensorFlow.js
Листинг 2.9.
Нормализация данных: нулевое среднее значение, единичное 
среднеквадратичное отклонение
/**
* Вычисляет среднее значение и среднеквадратичное отклонение 
* каждого столбца массива.
*
* @param {Tensor2d} data Набор данных для вычисления среднего значения
* и среднеквадратичного отклонения каждого из столбцов
* по отдельности.
*
* @returns {Object} Содержит среднее значение и среднеквадратичное отклонение
* каждого из векторов в виде одномерных тензоров.
*/
export function determineMeanAndStddev(data) {
const dataMean = data.mean(0);
const diffFromMean = data.sub(dataMean);
const squaredDiffFromMean = diffFromMean.square();
const variance = squaredDiffFromMean.mean(0);
const std = variance.sqrt();
return {mean, std};
}
/**
* Нормализует набор данных на основе заданных среднего значения
* и среднеквадратичного отклонения путем вычитания среднего значения
* и деления на среднеквадратичное отклонение.
*
* @param {Tensor2d} data: Нормализуемые данные.
* Форма: [numSamples, numFeatures]
* @param {Tensor1d} mean: Ожидаемое среднее значение данных. Форма 
[numFeatures]
* @param {Tensor1d} std: Ожидаемое среднеквадратичное отклонение.
* Форма [numFeatures]
*
* @returns {Tensor2d}: Тензор такой же формы, как у данных,
* но каждый из столбцов нормализован к нулевому среднему значению
* и единичному среднеквадратичному отклонению.
*/
export function normalizeTensor(data, dataMean, dataStd) {
return data.sub(dataMean).div(dataStd);
}
Рассмотрим внимательнее эти функции. Функция 
determineMeanAndStddev
принимает на входе тензор 
data
ранга 2. По традиции первое его измерение соот­
ветствует 
примерам данных
— каждый индекс соответствует отдельному, независи­
мому примеру данных. Второе измерение — измерение 
признаков
: его 12 элементов 
соответствуют 12 входным признакам (CRIM, ZN, INDUS и т. д.). Чтобы вычислить 
среднее значение каждого признака по отдельности, мы вызываем:
const dataMean = data.mean(0);
Ноль в этом вызове означает, что среднее значение вычисляется по первому из­
мерению (измерению с индексом 0). Напомним, что 
data
— тензор ранга 2. Первая 
координата, координата батча, представляет собой измерение примеров данных. 

---