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As entradas de imagem normalizando que garante que cada entrada (cada valor de pixel, neste caso) vem de uma distribuição padrão. Ou seja, o intervalo de valores de pixel em uma imagem de entrada é o mesmo que o intervalo em outra imagem. Esta padronização faz com que nosso modelo trem e atinja um erro mínimo, mais rápido!
- Por que você normaliza uma imagem?
- Por que a normalização é feita no processamento da imagem?
- Por que as imagens são normalizadas em aprendizado profundo?
- Por que precisamos de normalização na rede neural?
Por que você normaliza uma imagem?
A normalização da imagem garante comparações ideais entre métodos de aquisição de dados e instâncias de textura. A normalização dos valores de pixel (intensidade) é recomendada para modalidades de imagem que não correspondem a quantidades físicas absolutas.
Por que a normalização é feita no processamento da imagem?
No processamento da imagem, a normalização é um processo que altera o intervalo de valores de intensidade de pixels. As aplicações incluem fotografias com baixo contraste devido ao brilho, por exemplo. Às vezes, a normalização é chamada de alongamento de contraste ou alongamento do histograma.
Por que as imagens são normalizadas em aprendizado profundo?
Na visão computacional, a técnica de normalização de pixels é frequentemente usada para acelerar o aprendizado do modelo. A normalização de uma imagem consiste em dividir cada um de seus valores de pixel pelo valor máximo que um pixel pode tomar (255 para uma imagem de 8 bits, 4095 para uma imagem de 12 bits, 65 535 para uma imagem de 16 bits).
Por que precisamos de normalização na rede neural?
A normalização pode ajudar o treinamento de nossas redes neurais, pois os diferentes recursos estão em uma escala semelhante, o que ajuda a estabilizar a etapa de descida de gradiente, permitindo -nos usar taxas de aprendizado maiores ou ajudar os modelos convergem mais rapidamente para uma determinada taxa de aprendizado.
