1.1.1 数据预处理
1.1.1 数据预处理
深度学习中非常重要的一个环节,就是要把物理世界中的实物特征化,最终表示为多维向量,这一过程称为数据预处理。比如图片就可以表示为一个多维数组,形状为长度、宽度和信道数。比如一个分辨率为28x28的灰度图像,就可以表示成形状为[28,28,1]的向量,一个分辨率为160x160的rgb图像,就可以表示成形状为[160,160,3]的向量。
深度学习中非常重要的一个环节,就是要把物理世界中的实物特征化,最终表示为多维向量,这一过程称为数据预处理。比如图片就可以表示为一个多维数组,形状为长度、宽度和信道数。比如一个分辨率为28x28的灰度图像,就可以表示成形状为[28,28,1]的向量,一个分辨率为160x160的rgb图像,就可以表示成形状为[160,160,3]的向量。