(1) Selection of training samples:

(1) Selection of training samples: The number of training sam-ples is 1020, corresponding to the RGB values of 1020 color checkers.
(2) Data normalization: Since the orders of magnitude differbecause of the different variable units, the data shouldbe normalized before they are trained. In this paper the normalization function “mapminmax” is adopted. Data aremapped into [0.1, 0.9] to ensure convergence of the network.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

(1) การเลือกตัวอย่างการฝึกอบรม: ฝึกอบรมสาม ples เป็น 1020 ที่สอดคล้องกับค่า RGB ของหมากฮอสสี 1020(2) ฟื้นฟูข้อมูล: ตั้งแต่ differbecause อันดับของขนาดของหน่วยตัวแปรแตกต่างกัน shouldbe ข้อมูลตามปกติก่อนจะ ในเอกสารนี้ คือนำฟังก์ชันฟื้นฟู "mapminmax" Aremapped ข้อมูลใน [0.1, 0.9] ให้บรรจบกันของเครือข่าย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

(1) การเลือกตัวอย่างการฝึกอบรม: จำนวนของการฝึกอบรม sam-Ples คือ 1020 ซึ่งสอดคล้องกับค่า RGB ของ 1020 หมากฮอสสี.
(2) การฟื้นฟูข้อมูล: เนื่องจากคำสั่งของขนาด differbecause ของหน่วยตัวแปรที่แตกต่างกัน shouldbe ข้อมูลปกติ ก่อนที่พวกเขาได้รับการฝึกฝน ในบทความนี้ฟังก์ชั่นการฟื้นฟู "mapminmax" ถูกนำมาใช้ ข้อมูล aremapped เข้า [0.1, 0.9] เพื่อให้แน่ใจว่าการบรรจบกันของเครือข่าย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

( 1 ) การเลือกตัวอย่างการฝึกอบรม : การฝึกอบรมเป็นจำนวน ples แซม 1020 ที่สอดคล้องกับค่า RGB 1020 หมากฮอสสี .
( 2 ) การฟื้นฟูข้อมูล : เนื่องจากคำสั่งของขนาดของหน่วย differbecause ตัวแปรที่แตกต่างกัน ข้อมูลที่ควรมีปกติก่อนที่พวกเขาได้รับการฝึกฝน ในกระดาษนี้ฟังก์ชัน " บรรทัดฐาน mapminmax " เป็นลูกบุญธรรม ข้อมูล aremapped เป็น [ 0.1 , 09 ] เพื่อให้บรรจบกันของเครือข่าย