深度学习模型中的Normalization网络
2019年8月4日 - 网易
直方图均衡化将任意的灰度范围映射到全局灰度范围之间,对于8位的图像就是(0,255),它相对于直接线性拉伸,让分布更加均匀,对于增强相近灰度的对比度很有效,如下图。综上,归一化数据的目标,是为了让数据的分布变得更加符合期望,增强数据的表达能力。在深度学习中,因为网络的层数非常多,如果数据分布在某一层开始有明...
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直方图均衡化将任意的灰度范围映射到全局灰度范围之间,对于8位的图像就是(0,255),它相对于直接线性拉伸,让分布更加均匀,对于增强相近灰度的对比度很有效,如下图。综上,归一化数据的目标,是为了让数据的分布变得更加符合期望,增强数据的表达能力。在深度学习中,因为网络的层数非常多,如果数据分布在某一层开始有明...