CIFAR-10无意义归一化值
CIFAR-10无意义归一化值
提问于 2018-06-06 07:56:23
我试着为CIFAR-10数据库建立一个神经网络。我使用的是Pytorch框架。
我有一个关于数据加载步骤的问题。
transform_train = T.Compose([
T.RandomCrop(32, padding=4),
T.RandomHorizontalFlip(),
T.ToTensor(),
T.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)),
])
trainset = tv.datasets.CIFAR10(root=root, train=True, download=True, transform=transform_train)这是数据加载步骤的正常步骤。加载数据时，我正在对值进行归一化。在我的项目开始时，我在下面找到了一行。
T.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))在我搜索了更好的转换值之后，我找到了这个值。
T.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))我没有找到一个解释为什么使用这些值。你有关于这些值的描述吗？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-06-06 08:07:31
我想你可以看看here
前三个值是每个通道的平均值，而第二个三元值是标准差。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50710493
复制相关文章
相似问题