Normalizar los datos en Deep Learning es de suma importancia para el estudio de redes neuronales convolucionales, puesto que esta es la parte del preprocesamiento para el estudio del Deep Learning.
Por este motivo, en este post, te exponemos cómo funciona el hecho de normalizar los datos en Deep Learning para que tu procesamiento de los macrodatos sea mucho más efectivo.
Normalizar los datos en Deep Learning
Lo primero de todo es preprocesar los datos para facilitarle la faena lo máximo posible a nuestra red. En caso contrario, puede pasarnos que, al tener datos que van de 0 a 255, la red nunca llegue a aprender nada.
Para llevar a cabo este preprocesamiento se debe considerar el paso de normalizar los datos en Deep Learning. Esto se hace para conseguir que todos los datos tengan aproximadamente la misma escala. Las dos formas más comunes de hacerlo son:
- Dividir cada dimensión por su desviación estándar después de haber sido centrados los datos (restado la media).
- normalizar data de forma que el mínimo y el máximo de cada dimensión sean -1 y 1. Esto solo tiene sentido si partimos de unos datos con diferentes escalas, pero que nosotros sabemos que deberían ser parecidas, es decir, que tienen una importancia parecida para el algoritmo. En el caso de las imágenes, sabemos que los valores que pueden tomar van de 0 a 255, con lo cual no es estrictamente necesario normalizar los datos en Deep Learning, ya que los valores ya están en una escala similar.
Por otra parte, normalizar los datos en Deep Learning se debe calcular solo con el conjunto de entrenamiento. Es decir, debemos calcular la media y la desviación estándar del conjunto de entrenamiento y usar esos valores con el conjunto de validación y de set.
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En este post, te hemos expuesto qué es y cómo funciona el hecho de normalizar los datos en Deep Learning durante el manejo de redes neuronales convolucionales para el manejo de los macrodatos. Sin embargo, te animamos a continuar instruyéndote en el procesamiento de los macrodatos, pues aún queda mucho por aprender.
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