在深度学习项目中，数据预处理是一个至关重要的步骤。本文将介绍 Keras 中常用的数据预处理工具，帮助您更好地理解和应用这些工具。
1. 数据标准化
数据标准化是数据预处理中的一个基本步骤，它通过将数据缩放到一个固定的范围（通常是0到1之间）来提高模型的性能。
Min-Max 标准化：将数据缩放到一个固定范围，例如0到1。
- 代码示例：
from keras.preprocessing import image - Min-Max 标准化
- 代码示例：
Z-Score 标准化：将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。
- 代码示例：
from keras.preprocessing import image - Z-Score 标准化
- 代码示例：
2. 数据归一化
数据归一化是将数据转换为具有相同尺度的方法，这对于某些优化算法（如梯度下降）尤其重要。
- 归一化：将数据缩放到一个固定范围，例如0到1。
- 代码示例：
from keras.preprocessing import image - 归一化
- 代码示例：
3. 数据增强
数据增强是一种通过应用一系列随机变换来扩充数据集的技术，这有助于提高模型的泛化能力。
随机翻转：沿水平或垂直方向随机翻转图像。
- 代码示例：
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator - 随机翻转
- 代码示例：
旋转：随机旋转图像。
- 代码示例：
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator - 旋转
- 代码示例：
4. 相关资源
如果您想了解更多关于 Keras 数据预处理的信息，可以访问以下链接：