问在手写识别中如何调整图像归一化的大小？

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在这里查看MNIST数据集是如何管理的：

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html

引用相关章节：

来自NIST的原始黑白(双层)图像的大小进行了归一化，以适合20x20像素的方框，同时保留了它们的纵横比。作为归一化算法使用的反走样技术的结果，结果图像包含灰度等级。通过计算像素的质心并平移图像以将该点定位在28x28场的中心，将图像置于28x28图像的中心。

对于一些分类方法(特别是基于模板的方法，如SVM和K近邻)，当数字以边界框而不是质心为中心时，错误率会提高。如果您进行此类预处理，则应在出版物中进行报告。