tip1 图像分类一般用归一化

对于图像分类问题，常见的做法是进行归一化。这是因为图像的像素值通常处于较大的范围内（例如0到255），不同通道（如红色、绿色和蓝色）的像素值也可能具有不同的分布。

通过对图像进行归一化，可以将像素值缩放到较小的范围（通常是0到1），使得不同通道的像素值具有相似的尺度。这有助于避免某些通道对模型训练的影响过大，使得模型更稳定且能够更好地捕捉图像特征。

常见的归一化方法是将像素值除以255，使得像素值范围在0到1之间。如果图像是灰度图像（单通道），则将每个像素值除以255即可。如果图像是彩色图像（多通道），则需要对每个通道的像素值分别进行除以255的操作。

标准化在图像分类中并不常用，因为图像的像素值本身通常没有具体的均值和标准差。标准化更适用于具有明确分布的特征数据，例如数值型特征或文本数据。

综上所述，对于图像分类问题，通常建议进行归一化操作，以使不同通道的像素值具有相似的尺度，从而帮助模型更好地学习和识别图像特征。