Как сгладить изображение?

Вот конвейер:

Входное изображение (может быть партиями - допустим, ваша сеть обрабатывает 10 изображений одновременно), поэтому 10 изображений размера (28, 28) - высота / вес 28 пикселей, и, скажем, изображение имеет только 1 фильтр (оттенки серого).

Вы должны предоставить своей сети ввод размера (10, 28, 28, 1), который будет принят сверточным слоем. Вы можете использовать максимальный пул и, возможно, функцию активации. Ваш сверточный слой применит несколько фильтров по вашему выбору — предположим, вы хотите применить 40 фильтров. Это 40 разных ядер с разным весом. Если вы хотите, скажем, классифицировать эти изображения, у вас (скорее всего) будет несколько плотных слоев после сверточных слоев. Прежде чем передавать выходные данные сверточных слоев (которые будут представлять ваше входное изображение после процесса извлечения признаков) в ваши плотные слои, вы должны каким-то образом сгладить их (вы можете использовать простейшую форму выравнивания, просто передавая числа один за другим). Таким образом, ваш плотный слой принимает выходные данные этих 40 фильтров, которые будут «изображениями» — их размер зависит от многих вещей (размер ядра, шаг, исходный размер изображения), которые позже будут сведены в вектор, который предположительно распространяется вперед. информация, извлеченная вашим конверсионным слоем.

Ваш второй вопрос относительно MinMaxScaling (div на 255) — это должно произойти прежде всего. Существуют и другие способы нормализации ваших данных (стандартное масштабирование - преобразование в 0 среднего и единичной дисперсии), но имейте в виду, что при использовании подобных преобразований вы должны подгонять преобразование к данным вашего поезда и соответствующим образом преобразовывать свои тестовые данные. Вы не должны подгонять и преобразовывать свои тестовые данные. Здесь делить на 255 все принято, но имейте это в виду на будущее.