深度学习-标准化处理训练集图片输入到神经网络之前
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在深度学习技术实施过程中，通常会在图像数据输入神经网络进行模型训练之前，先对其进行标准化处理，从而提升训练效率以及模型的收敛速度。
注意：标准化过程中所采用的均值与标准差参数，是基于训练集计算得出的，并将其应用于训练集、验证集以及测试集的相关标准化操作。
python代码如下：
第一步：import所需要的库
import os
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
all_file = os.listdir(r'./train_data') # 训练集图片所在的文件夹路径
第二步：计算训练集所有图片的均值
count = 0
R_sums = []
G_sums = []
B_sums = []
for file in all_file:
(filename, extension) = os.path.splitext(file)
if extension == '.jpg':
img = cv2.imread(os.path.join('./全部评论 (0)
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