图像归一化：✨提升模型表现的秘密武器

导读在深度学习中，图像归一化是一种至关重要的预处理步骤🔍。它的主要作用是将图像数据缩放到一个特定范围，从而加速模型训练并提高预测精度💡

在深度学习中，图像归一化是一种至关重要的预处理步骤🔍。它的主要作用是将图像数据缩放到一个特定范围，从而加速模型训练并提高预测精度💡。想象一下，如果输入数据的数值范围差异过大，模型可能会陷入收敛困难的窘境，而归一化就像一位贴心的助手，帮助数据变得整齐划一。

归一化的具体方法多种多样，其中最常见的是Min-Max归一化和标准化（Z-score）两种方式👇。Min-Max归一化会将数据压缩到[0, 1]区间，而标准化则让数据服从均值为0，标准差为1的正态分布。选择哪种方法取决于任务需求和数据特性，但它们都能有效减少特征间的量纲差异，让模型更高效地学习。