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

java大数据人工智能培训学校全套教材系列课程由1000集视频构成，基本就是1）时下流行的java培训学校主流内部教材，2）和市面上培训学校的通行的课程体系几乎一样。所以这套课程都能自己学下来，等于上了培训学校一次，完全可以找个java工程师的工作了。通过学习卷积神经网络概述，为什么引入神经网络来做识别，判断，预测，训练模型，激活函数，sigmoid激活函数，导数和切线，sigmoid激活函数如何求导，链式法则，梯度，梯度下降法与delta法则，BP（back propagation）误差逆传播神经网络，卷积到底有什么作用？如何做到特征提取，池化的名字由来，dropout，Anaconda Prompt的用法，Jupyter notebook的用法，Spyder的用法，建立安装Tensorflow所需的Anaconda虚拟环境，如何在Anaconda虚拟环境安装Tensorflow与Keras概念等让大家对人工智能，卷积神经网络快速入门。课程特色：专业细致，偏案例，理论强。课程软件使用：Anaconda，Spyder，Jupyter notebook重要声明：1）如果感觉噪音大，可以选择不用耳机，加音箱或用电脑原声 2）既然我们的名字叫人工智能深度学习卷积神经网络入门，这个课程的特点就在于成本最低的，让你最快速的，最容易的入门。人工智能深度学习卷积神经网络入门的最大的难点在于入门入不了，从而最终放弃。俗话说师傅领进门，修行在个人。只要入了门了，后面的事都好办。选课前，务必注意本章的学习目标和内容。想学更多，注意后边的课程。

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

卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。但是，在一个常规的神经网络中，每个像素都被连接到了单独的神经元。.

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

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