需要标准化数据

Question

我尝试了此博客文章中的代码：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/06/hands-on-with-deep-learning-solution-for-age-detection-practice-problem/

文章说：“ 标准化图像将使我们的火车更快。”

train_x = train_x / 255.
test_x = test_x / 255.

我不明白这里是否需要规范化。选择数字255的依据是什么，还是随机数？

Answer 1

  

我不明白这里是否需要规范化

只要您使用神经网络，大多数时候就可以对数据应用“ normalization”或“标准化”技术，以使其适合模型。

注意：这是NN中activation function个神经元施加的“需要”。

  

对图像进行归一化将使我们的火车更快。

这是错误！归一化与训练速度无关，归一化数据允许模型学习重要性和特征之间的相关性。大多数情况下，“非标准化”数据不允许正确近似输入，从而导致奇怪的结果。

  

选择数字255的依据是什么，还是随机数？

在这种情况下，已选择255，原因是在RGB图像中，三个颜色级别表示在0到255之间的范围内，其中0是“ Absence of color”和255（“ Presence颜色”）；注意：灰度：0为“黑色”，255为“白色”。

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数学参考：

标准化：

其中 a 和 b 表示范围，在这种情况下：0-255;

标准化：