在卷积神经网络中图片的像素值超过了255怎么处理

Yellow Yi 2018-05-23 09:57:52

我的图片的像素值是float64位的，我在数据预处理时要将图片归一化到0-1，
是直接除以是2^64,还是除以图像的最大值。
还有一个问题是我的图片经过卷积神经网络处理之后的图片还要图片还原回去。

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天地之心online 2018-05-23

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图像如果转为了灰度图片，就没办法再转回到rgb mode了

天地之心online 2018-05-23

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超过255的值替换为255

一、卷积神经网络的基本概念受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发，有人提出卷积神经网络（CNN），Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。近年来卷积神经网络在多个方向持续发力，在语音识别、人脸识别、通用物体识别、运动分析、自然语言处理甚至脑电波分析方面均有突破。 卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷

海量的有标记的训练数据，也就是李飞飞团队提供的大规模有标记的数据集ImageNet计算机硬件的支持，尤其是GPU的出现，为复杂的计算提供了强大的支持算法的改进，包括网络结构加深、数据增强（数据扩充）、ReLU、Dropout等AlexNet之后，深度学习便一发不可收拾，分类准确率每年都被刷榜，下图展示了模型的变化情况，随着模型的变深，Top-5的错误率也越来越低，目前已经降低到了3.5%左右，同样的ImageNet数据集，人眼的辨识错误率大概为5.1%，也就是深度学习的识别能力已经超过了人类。

1、cnn卷积神经网络的概念 卷积神经网络（CNN），这是深度学习算法应用最成功的领域之一，卷积神经网络包括一维卷积神经网络，二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络主要用于序列类的数据处理，二维卷积神经网络常应用于图像类文本的识别，三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类数据识别。 2、卷积神经网络结构 卷积神经网络通常包含以下几层：卷积层：卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层

本文主要是实现了一个简单的卷积神经网络,并对卷积过程中的提取特征进行了可视化. 卷积神经网络最早是为了解决图像识别的问题,现在也用在时间序列数据和文本数据处理当中,卷积神经网络对于数据特征的提取不用额外进行,在对网络的训练的过程当中,网络会自动提取主要的特征. 卷积神经网络直接用原始图像的全部像素作为输入,但是内部为非全连接结构.

由于可以有效地进行特征提取，卷积神经网络（CNN）已经被广泛地应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。之前仅在图像的分类和识别中用过CNN，且对CNN的理解较为浅显。现在重新学习卷积神经网络，并重点学习其在NLP领域的应用。特此记录。参考：https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/80011656 一、卷积神经网络 首先从卷积神经网络的概念、发展历史、网络构架、常见网络等方面学习卷积神经网络。 1、卷积神经网络的概念深度学习的概念提出后，由于可以使用

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