数据处理中ToTensor紧接着Normalize
transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5)) ])
ToTensor的作用:另外一个作用就是将数据全部归一化到了(0,1)
Convert a ``PIL Image`` or ``numpy.ndarray`` to tensor.Converts a PIL Image or numpy.ndarray (H x W x C) in the range [0, 255] to a torch.FloatTensor of shape (C x H x W) in the range [0.0, 1.0]. """
既然上述函数已经归一化了,为什么后面一般还要接一个归一化呢?
Normalize:作用就是继续调整,使数据均值靠近0,偏差就靠近0。在上面的处理还有一个作用是将数据范围变到(-1,1)
"""Normalize a tensor image with mean and standard deviation. Given mean: ``(M1,...,Mn)`` and std: ``(S1,..,Sn)`` for ``n`` channels, this transform will normalize each channel of the input ``torch.*Tensor`` i.e. ``input[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]``
最重要的是:数据分布在(0,1)之间,可能实际的bias(可以理解为我们的参数b)会比较大,而我们的模型初始化b=0,那么要达到实际的bias大小就比较慢,如果经过调整使实际bias大小减少,就是说靠近原点,那么就能加快收敛。
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