深層学習 画像の正規化の必要性

Question

グレースケール画像の色情報は0, 255ですが、これは0から1に正規化したものを深層学習するのと、正規化せずに深層学習するのとで、どんな違いがあるのでしょうか。

違いがないように感じるのですが...

少し調べたところ、特徴量が複数種類あるときは、複数の特徴量の値の範囲をそろえるために正規化を使うということなので、特徴量が画素値しかない場合は、正規化してもしなくても変わらないのかなと思っています。

Answer 1

解決できていないですが、閉じます。

Answer 2

実際に手を動かして試してみればよろしいかと。

Comments

[surphy]

その通りですね。自分で試してみます。

[surphy]

正規化により画素値を0-255を0-1に変更して深層学習させました。

その結果、loss (答えと予測の誤差の二乗) の減少がすごく遅くなりました。（100倍くらい）
誤差の最小化のための勾配がすごく小さくなったようなイメージです。

現在、原因を調べています。