transforms归一化

transforms中的归一化操作是通过transforms.Normalize()函数来实现的。归一化的作用是将数据处理为均值为0，方差为1的高斯分布，这样可以提高数据的表现力，减少梯度爆炸和梯度消失的问题。在深度学习图像处理中，归一化处理可以加快网络的收敛，提高数据的鲁棒性，并且使数据更好地适应激活函数的处理。需要注意的是，由于transforms.Normalize()函数不支持PIL image格式，所以在进行标准化处理之前，图像需要先转换为Tensor格式。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [数据归一化处理transforms.Normalize（）](https://blog.csdn.net/qq_38765642/article/details/109779370)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [transforms.ToTensor()和归一化函数transforms.Normalize()的使用](https://blog.csdn.net/qq_51570094/article/details/123589421)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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