2. Нормализация (Normalization):

Нормализация – это процесс приведения значений пикселей изображений к некоторой стандартной шкале. Чаще всего используется нормализация по среднему значению и стандартному отклонению. Для этого каждый пиксель изображения вычитается из среднего значения пикселей и делится на стандартное отклонение всех пикселей в наборе данных. Нормализация помогает уменьшить влияние различных шкал значений пикселей на обучение модели и обеспечивает стабильность процесса обучения.

3. Центрирование (Centering):

Центрирование – это процесс вычитания среднего значения всех пикселей из каждого пикселя изображения. Это приводит к тому, что среднее значение всех пикселей в изображении становится равным нулю. Центрирование также помогает уменьшить влияние смещения на обучение модели.

4. Аугментация данных (Data Augmentation):

Аугментация данных – это методика, при которой исходные данные дополняются дополнительными преобразованиями или искажениями. В контексте обработки изображений, это может быть случайное изменение яркости, поворот, обрезка, зеркальное отражение и другие трансформации. Аугментация данных увеличивает разнообразие данных, что помогает улучшить обобщающую способность модели и уменьшить переобучение.

5. Удаление выбросов (Outlier Removal):

Удаление выбросов – это процесс удаления аномальных значений из набора данных. В некоторых случаях аномальные значения могут повлиять на обучение модели и привести к некорректным результатам. Удаление выбросов может улучшить качество модели.

6. Преобразование изображений (Image Transformation):

Преобразование изображений – это процесс изменения размера, поворота, переворота и других геометрических трансформаций изображений. Это может быть полезно, например, при работе с изображениями разных размеров или при создании дополнительных данных для обучения.

Применение различных техник препроцессинга данных для генеративных нейронных сетей (GAN) может существенно повлиять на производительность и качество модели. Выбор определенных методов препроцессинга зависит от особенностей данных и требований к конкретной задаче. Оптимальный набор техник препроцессинга поможет создать более стабильную и эффективную GAN для генерации данных.

Предобработка данных

После сбора данных следует предобработать их для подготовки к обучению GAN. Этот шаг может включать в себя следующие действия:

– Приведение изображений к одному размеру и формату, если используются изображения.

– Нормализацию данных для сведения их к определенному диапазону значений (например, от -1 до 1) или стандартизацию данных.

– Очистку данных от нежелательных символов или шумов.

– Токенизацию текстовых данных на отдельные слова или символы.

– Удаление выбросов или аномальных значений.

***

Для задачи приведения изображений к одному размеру и формату можно использовать следующие инструменты:

Pillow – это библиотека Python для работы с изображениями. Она предоставляет широкий набор функций для загрузки, сохранения и манипулирования изображениями, включая изменение размеров. Вы можете использовать функцию `resize()` из библиотеки Pillow для изменения размеров изображений на заданный размер.

OpenCV – это библиотека компьютерного зрения, которая также предоставляет функции для работы с изображениями. Она может быть использована для изменения размеров изображений с помощью функции `cv2.resize()`.

scikit-image – это библиотека Python для обработки изображений. Она предоставляет функцию `resize()` для изменения размеров изображений.

Пример использования библиотеки Pillow для приведения изображений к одному размеру: