TensorFlow中如何实现图片的per_image_standardization标准化处理？
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实验环境：Windows 7，Anaconda 3（Python 3.5），TensorFlow（GPU/CPUs）函数介绍：标准化处理可以使不同特征的具有相同的尺度（Scale）。在应用梯度下降法学习参数时，不同特征对标准化的影响如下：
实验环境：windows 7，anaconda 3(Python 3.5)，tensorflow（gpu/cpu）
函数介绍：标准化处理可以使得不同的特征具有相同的尺度（Scale）。
这样，在使用梯度下降法学习参数的时候，不同特征对参数的影响程度就一样了。
tf.image.per_image_standardization(image)，此函数的运算过程是将整幅图片标准化（不是归一化），加速神经网络的训练。
主要有如下操作，(x - mean) / adjusted_stddev，其中x为图片的RGB三通道像素值，mean分别为三通道像素的均值，adjusted_stddev = max(stddev, 1.0/sqrt(image.NumElements()))。
stddev为三通道像素的标准差，image.NumElements()计算的是三通道各自的像素个数。
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实验环境：Windows 7，Anaconda 3（Python 3.5），TensorFlow（GPU/CPUs）函数介绍：标准化处理可以使不同特征的具有相同的尺度（Scale）。在应用梯度下降法学习参数时，不同特征对标准化的影响如下：
实验环境：windows 7，anaconda 3(Python 3.5)，tensorflow（gpu/cpu）
函数介绍：标准化处理可以使得不同的特征具有相同的尺度（Scale）。
这样，在使用梯度下降法学习参数的时候，不同特征对参数的影响程度就一样了。
tf.image.per_image_standardization(image)，此函数的运算过程是将整幅图片标准化（不是归一化），加速神经网络的训练。
主要有如下操作，(x - mean) / adjusted_stddev，其中x为图片的RGB三通道像素值，mean分别为三通道像素的均值，adjusted_stddev = max(stddev, 1.0/sqrt(image.NumElements()))。
stddev为三通道像素的标准差，image.NumElements()计算的是三通道各自的像素个数。