[問題] 關於rescale

[hatemath1991 (hatemath)]

作業系統:(ex:mac,win10,win8,win7,linux,etc...)
ubuntu
問題類別:(ex：ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...)
ML
使用工具:(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...)
python ;tensorslow object detection;keras
問題內容:
抱歉最近在玩一些網路上的範例
然後有一些問題但是用 tensorflow keras rescale 為關鍵字下去搜尋都沒看到
相關討論，就是我現在測試一些網路上的範例，在keras 上都會對圖像進行
rescale 我有在stackoverflow有看到一些相關討論，自己在嘗試上也是有recale
效果會好很多，但是為什麼在跑tensorflow object detection時就不用?也會有
不錯的效果?

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推 Kazimir: 因為比較常用resize XD
→ hatemath1991: 抱歉resize不就是把不同張resize同大小，但是我看許
→ hatemath1991: 多keras範例都會在rescale=1./255把值控制在［0，1
→ hatemath1991: ］之間
→ hatemath1991: 然後我看基本上tensorflow或者keras的網路上範例都
→ hatemath1991: 會這樣處理，但是如果調用tensorflow object detect
→ hatemath1991: ion API卻不用這樣處理
推 zxp9505007: 你確定tensorflow object detection api 裡面沒有用
→ zxp9505007: 嗎？
推 zxp9505007: 通常需要normalize是因為不同因子數值權重差異很大
→ zxp9505007:  圖像的數值大小都是0～255 說真的 就算不rescale 最
→ zxp9505007: 後的結果差異不會很大
推 Kazimir: 不可能不normalize的吧？ 你不做這個幾乎87%的圖都完全
推 Kazimir: 我去看了一下 沒有全部看完 不過他內部應該是作過了
→ Kazimir: (2.0 / 255.0) * resized_inputs - 1.0
→ hatemath1991: 感謝！看來我自己不仔細，我再去研究一下。最主要是
→ hatemath1991: 現在有圖放在keras中從第一個epoch acc跟loss就沒
→ hatemath1991: 改變過，才在思考為什麼
推 Kazimir: 你有打亂順序嗎？ keras的那個預設shuffle在第一輪的時候
→ Kazimir: 是不會作的 你要手動第一次
→ hatemath1991: 感謝回答！但是我有自己手動亂數。其實是我自己亂
→ hatemath1991: 拍的照片來玩就是偵測畫面中有沒有筆這樣大概七百多
→ hatemath1991: 張而已，但是卻有時候從第一個epoch開始到30個epoch
→ hatemath1991: 的val acc都沒變
→ hatemath1991: 才在stackoverflow上面看到要做rescale,然後做了就
→ hatemath1991: 會動了。所以才在思考為什麼之前玩tensorflow的api
→ hatemath1991: 時間不用，原來是自己程式碼看的到不夠仔細
推 germun: 這叫normalization, rescale只是其中一種行為