我是否使用“ cescale = 1。 / 255”？建造类似VGG的CNN

Question

datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255)

感谢很多人！

在训练神经网络时，一般来说，将其缩减至0-1始终是一个不错的选择，所以是的。背后的原因是，当输入归一化时，神经网络倾向于产生更好的结果。您可以通过像素重新缩放进行相同的精确实验，而无需像素重新缩放，并亲自查看结果！

<3

Answer 1

最好的是重新列出您的像素值，因此平均值为0，值在1到-1范围。大多数审慎的模型都要求您这样做。您可以使用tf.keras.applications.imagenet_utils.preprocess_input实现这一目标。文档为

Answer 2

虽然缩放是必要的，但我不明白的是为什么我们使用1./255而不是1/255。两者似乎都以相同的方式工作。甚至指定recred = 0.003922。这里有什么垃圾吗？