python - CIFAR-10 无意义的归一化值

Question

我尝试为 CIFAR-10 数据库构建神经网络。我使用了 Pytorch 框架。

我有一个关于数据加载步骤的问题。

transform_train = T.Compose([
    T.RandomCrop(32, padding=4),
    T.RandomHorizontalFlip(),
    T.ToTensor(),
    T.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)),
])

trainset = tv.datasets.CIFAR10(root=root, train=True, download=True, transform=transform_train)

这是数据加载步骤的正常步骤。在加载数据时，我正在规范化值。在我的项目开始时，我发现下面一行。

T.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))

在我搜索了更好的变换值之后，我找到了这个值。

T.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))

我没有找到使用这些值的原因的解释。你有这些值的描述吗？

Answer 1

我觉得你可以看看here :

前三个值是每个 channel 的平均值，而第二个三元组是标准差。