重新缩放在 tensorflow 中实际做了什么
What rescaling actually does in tensorflow
我遇到了这一层tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling
我正在制作图像分类模型，但我不知道 their description 是什么意思。
它提到“将 [0, 255] 范围内的输入重新调整为 [0, 1] 范围内”
这是否意味着这个图层将我的图像变成了黑白图像？
这一层对我的训练有何帮助？
不是这意味着图像中的像素值通常取值范围在 0 到 255 之间。当您重新缩放图像时，像素值的范围会发生变化。最常见的像素值被重新缩放到 0 到 1 的范围。实际上，它是将每个像素值除以 255。这是在将图像用作神经网络输入之前用于预处理图像的典型重新缩放范围，一些经典迁移学习中使用的 Keras 应用程序中存在的模型使用 +1 到 -1 范围内的像素值进行训练，并指定您使用它们相关的预处理函数来缩放图像。您可以通过将重新缩放值定义为 1/127.5-1 来完成同样的事情。重新缩放与将图像从 RGB 更改为灰度无关。
我遇到了这一层tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling
我正在制作图像分类模型，但我不知道 their description 是什么意思。
它提到“将 [0, 255] 范围内的输入重新调整为 [0, 1] 范围内”
这是否意味着这个图层将我的图像变成了黑白图像？
这一层对我的训练有何帮助？
不是这意味着图像中的像素值通常取值范围在 0 到 255 之间。当您重新缩放图像时，像素值的范围会发生变化。最常见的像素值被重新缩放到 0 到 1 的范围。实际上，它是将每个像素值除以 255。这是在将图像用作神经网络输入之前用于预处理图像的典型重新缩放范围，一些经典迁移学习中使用的 Keras 应用程序中存在的模型使用 +1 到 -1 范围内的像素值进行训练，并指定您使用它们相关的预处理函数来缩放图像。您可以通过将重新缩放值定义为 1/127.5-1 来完成同样的事情。重新缩放与将图像从 RGB 更改为灰度无关。