,这也是批量归一化层的输入。 对于小批量 中的任意样本 ,批量归一化层的输出同样是 维向量 并由以下步骤求得。 1)使用按元素平方和按元素除法对 标准化: 其中 是一个很小的常数,用以确保分母大于零。 2)在以上标准化的基础上,引入两个可以学习的模型参数,拉伸(scale)参数 和偏移参数 ,其形状与 形
torchvision.transforms.functional.to_pil_image(tensor) 1. 2 归一化和反归一化 为了神经网络更快收敛,我们需要把读取图片得到的 tensor 进行归一化,处理后的图片如果 如果不进行反归一化到 [0,1],出现了负值,就会变成下面这样,(即经过归一化后的图像,满足均值为0方差为1): 总结一下他们的关系: 读取的图片得...
tensor并归一化(此处的归一化指transforms.Normalize()操作)输入到网络中进行系列操作。如果将转成的tensor