python - MNIST 数据反规范化不会给我返回相同的结果

Question

这是我学习的一部分。我知道标准化确实有助于提高准确性，因此将 mnist 值除以 255。这会将所有像素除以 255，因此 28*28 的所有像素的值将在 0.0 到 1.0 范围内.

现在我厌倦了将其与 255 相乘，这本质上意味着我们应该恢复原始值。但是当我显示图片时，原始图片和非标准化图片都是不同的。

(trainX, trainY), (testX, testY) = mnist.load_data()


plt.subplot(2,2,1)
plt.imshow(trainX[143])

trainX /= 255

plt.subplot(2,2,2)
plt.imshow(trainX[143])


trainX *= 255

plt.subplot(2,2,3)
plt.imshow(trainX[143])
plt.show()

输出:

我错过了什么？与输入数据的 float 和 int 数据类型有关吗？

Answer 1

MNIST 存储为 28x28 uint8 numpy 数组，当你除以 255 时，它会将数据转换为浮点以进行除法，最终得到一个 float numpy 数组。因此，当您乘以 255 时，它仍然是一个 float 组，并且 matplotlib 出于绘图目的可能会以不同的方式解释它。

为了使其正常工作，您必须将数据转换为 uint8，例如:

trainX = (trainX * 255).astype(np.uint8)

然后它应该正确绘制。