在深度学习和计算机视觉领域，图像归一化是一个不可或缺的步骤 🌟。简单来说，图像归一化就是将图像数据进行标准化处理，使其符合模型训练的要求。这一步骤能够有效提升模型的性能，让模型更高效地学习图像特征。
首先，归一化可以减少不同图像之间像素值差异带来的影响 🔄。例如，有的图片亮度高，有的暗淡，直接输入模型可能会导致模型难以准确识别。通过归一化，我们可以将所有图像的像素值调整到一个统一的范围，比如[0, 1]或[-1, 1]，从而提高模型的稳定性和准确性。
其次，归一化还能加快模型收敛速度 ⚡️。未经归一化的数据可能导致梯度下降过程变得缓慢且不稳定。经过归一化后，数据分布更加均匀，有助于优化算法更快找到最优解。
最后，别忘了归一化只是预处理的一部分，合理搭配其他技术如数据增强、裁剪等，才能让模型发挥出最佳效果 🎯！
深度学习 图像处理 归一化
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