YOLOv5 ターゲット検出アルゴリズムでは、入力レイヤー データを正規化する目的は、入力イメージのピクセル値範囲をより小さい間隔 (通常は 0 ～ 1) にマッピングすることです。この正規化プロセスには次のような効果があります。
- 1. データ範囲を制限する: 正規化により、入力データが同じスケール範囲内にあることが保証され、異なる画像間のピクセル値の過度の違いが回避されます。これにより、ネットワーク モデルが画像の特徴をより適切に学習し、モデルの安定性と収束速度が向上します。
- 2. 最適化プロセスの改善: 入力データを正規化すると、最適化アルゴリズムの収束が速くなります。正規化されたデータ分布は一様分布に近いため、トレーニング プロセス中に最適化アルゴリズムが不安定な状況に陥ることを回避できます。
- 3. 勾配爆発と勾配消失の防止: 入力データのピクセル値が大きすぎたり小さすぎたりすると、勾配爆発や勾配消失が発生し、モデルが効果的に学習できなくなる可能性があります。入力データを適切な範囲に正規化することで、これらの問題を軽減し、勾配の安定性を向上させることができます。
- 4. トレーニング プロセスの高速化: 正規化された入力データは、最適化アルゴリズムの学習率によりよく適応できるため、トレーニング プロセスがより効率的になります。さらに、正規化により、トレーニング プロセス中の計算の複雑さが軽減され、モデルのトレーニング速度が向上します。
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要約すると、入力層データを正規化すると、モデルのトレーニングの安定性が向上し、最適化プロセスが加速され、オブジェクト検出アルゴリズムのパフォーマンスと有効性が向上します。
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