Question

我开始研究图像数据集的分类，就像我遵循的许多教程一样；首先是规范化数据（培训和测试数据）

我的问题是：是否要通过平移和缩放用0.5的因数标准化数据

“ 某物的系数”是什么意思？

我知道它将在.Normalize()中使用：

transform_train = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(),
])

transform_test = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(),
])

但是我对X的意义上的移位和缩放（也许就像调整大小？）感到有些困惑

谢谢。

Answer 1

移位和缩放是指色彩空间。您要做的是减去平均值（将整个数据集的像素值的平均值移至0）并除以标准差（将像素值缩放为[0，1]。

与修改图像等尺寸无关。

在numy中，您将执行以下操作：

mean, std = np.mean(image), np.std(image)
image = image - mean
image = image / std

注意：您不希望仅将数据bz标准化为0.5，而是通过均值和标准差对其进行标准化。

使用Pytorch进行数据归一化

1 个答案: