卷积神经网络 - 改变图像数据范围的原因

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在查看卷积神经网络中输入图像的数据增强技术时,通常会提到您可以将图像值范围从[0,255]更改/重新调整为[0,155]。

这背后的原因是什么?

tensorflow deep-learning keras
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这是缩放(任何网络的预处理输入的一部分,而不仅仅是CNN)。为什么这样做?这样做是为了使所有特征的范围保持在同一区域。您可以参考this answer获取有关相同的更多信息。 但是,在您的情况下,您只有关于图像像素强度的功能。那么,为什么在这种情况下需要缩放?这是因为大多数参数初始化(由您正在使用的框架自动完成)假定传递给它的数据是规范化的。它倾向于使网络收敛更快,因为许多研究人员花时间计算出网络参数的正确初始化。

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