本文介绍: 介绍了图像预处理中 resize 和 crop 的概念，在仓库的 python 预处理函数中，在 resize 和 crop之后，还有几个预处理的过程：一个是归一化，另外就是transpose 和reshape。这一节就介绍一下，为什么在推理之前还需要对图像进行归一化。
上一篇介绍了图像预处理中 resize 和 crop 的概念，在仓库的 python 预处理函数中，在 resize 和 crop之后，还有几个预处理的过程：一个是归一化，另外就是transpose 和reshape。
这一节就介绍一下，为什么在推理之前还需要对图像进行归一化。
归一化（Normalization）
在深度学习中，推理或训练之前对图像进行预处理，特别是归一化，是一种非常常见的做法。
那为什么要做归一化呢？
使用归一化的目的是将输入数据进行标准化，使输入的数据具有相似的分布。
什么意思呢？我们以图像举例子，不同的图片之间数据分布差异是很大的，有些图片的像素值普遍偏大，而有些图片的像素值偏小。
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