Padronização de imagem vs normalização

1. Qual é a diferença entre padronização e normalização?
2. É normalização e padronização iguais?
3. O que é padronização de imagem?
4. Devo normalizar ou padronizar?

Qual é a diferença entre padronização e normalização?

Na normalização, a mudança nos valores é que eles estão em uma escala padrão sem distorcer as diferenças nos valores. Considerando que a padronização pressupõe que o conjunto de dados esteja na distribuição gaussiana e mede a variável em diferentes escalas, fazendo com que todas as variáveis ​​contribuam igualmente para a análise.

É normalização e padronização iguais?

Nas estatísticas, a padronização é a subtração da média e depois a divisão por seu desvio padrão. Na álgebra, a normalização é o processo de divisão de um vetor por seu comprimento e transforma seus dados em um intervalo entre 0 e 1.

O que é padronização de imagem?

Padronização significa subtrair o valor médio dos pixels e depois dividir por desvio padrão. Consulte as amostras de código abaixo # normalização datágen = imagedatagenerator (Rescale = 1.0/255.0)

Devo normalizar ou padronizar?

A normalização é útil quando seus dados têm escalas variadas e o algoritmo que você está usando não faz suposições sobre a distribuição de seus dados, como vizinhos mais parecidos e redes neurais artificiais. A padronização pressupõe que seus dados tenham uma distribuição gaussiana (Bell Curve).