@beginner_programanposted at 2021-10-21

データの正規化について質問

Q&A

正規化 Keras CNN

解決したいこと

CNNで画像認識を現在やっているのですが、画像データの正規化を行う工程で通常は255で割ると思うんですが、256で割ったほうが画像認識の精度が高くなります。ここで質問なのですが、この場合256で割ってもコード的には大丈夫なのでしょうか？大丈夫そうなら256で今後正規化を行おうと思うのですが。

# データを正規化する

X_train=X_train.astype("float32") / 256
X_test=X_test.astype("float32") / 256
y_train=np_utils.to_categorical(y_train, CLASS_NUM)
y_test=np_utils.to_categorical(y_test, CLASS_NUM)

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@Yamazin posted at 2021-10-21

0～255で格納されているデータを255で割って、
0～1の範囲にすることを目的としているので、
256でで割ってしまうと、本来の目的に反します。

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@ryo_hagi posted at 2021-10-22

正規化は英語では"min-max normalization"と呼ばれ、最大値が1、最小値が0のデータとなるように行われます。そして画像データは1画素(1ピクセル)ごとに各RGBチャンネルに対応する0~255の整数値が入っており、それらを 255 で割ることで0~1 に変換します。256で割ってはいけません。

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