Денормализация данных MNIST не возвращает мне то же самое

Question

Это часть моего обучения.Я понял, что нормализация действительно помогает повысить точность и, следовательно, делится на 255 значений mnist.Это разделит все пиксели на 255, и, следовательно, все пиксели 28 * 28 будут иметь значения в диапазоне от 0,0 до 1,0.

Теперь я устал умножать то же самое на 255, это по сути означает, что мы должнывернуть первоначальное значение.но когда я показываю картинку, оригинал и ненормализованные картинки отличаются.

(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()

Выход:

Чего мне не хватает ?.Что-нибудь связанное с типом данных float и int входных данных?

Answer 1

MNIST хранится в виде массивов 28x28 uint8, когда вы делите на 255, он преобразует данные в число с плавающей запятой, чтобы выполнить деление, которое заканчивается как массив с плавающей точкой.Поэтому, когда вы умножаете на 255, он все еще является массивом с плавающей запятой, и matplotlib может интерпретировать его по-разному в целях построения графика.

Чтобы это работало правильно, вы должны привести данные к uint8, например:

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

Тогда он должен правильно построить график.