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为什么我的机器学习图像如此混乱?

pillow python-imaging-library machine-learning numpy image

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Pro Q Rich Lysakowski PhD · 技术社区 · 7 年前

我正在用Keras和我的神经网络输出图像进行机器学习。

我的数据是规范化的,因此我获取网络的输出并取消规范化,然后使用 image.fromarray ,将其转换为PIL图像,然后显示这些图像。

然而,我得到的图像看起来真的很凌乱。例如,它们看起来像:


   
    
     或
    
    
     
      
     
    
    
     当他们看起来像
    
    
     
      
     
    
    
     我的损失将降到相当低的数值,当我查看网络的输出值时,它们似乎是相当正常的。
    
    
    
   
   
    
     为什么这些图像显示的如此混乱?我能做些什么来修复它?Image.fromarray
    
    ,然后显示这些图像。
   
   
    然而,我得到的图像看起来真的很凌乱。例如,它们看起来像:
    
     
    
   
   
   
   
    或
   
   
    
     
    
   
   
   
   
    当他们看起来像
   
   
    
     
    
   
   
   
   
    我的损失会降到相当低的数字,当我查看网络的输出值时,它们看起来是相当正常的。
   
   
    为什么这些图像显示的如此混乱?我能做些什么来修复它?

1 回复 | 直到 6 年前

Pro Q Rich Lysakowski PhD 6 年前

sigmoid

image_array = np.minimum(image_array, np.full(image_array.shape, 255))
image_array = np.maximum(image_array, np.full(image_array.shape, 0))

image_array Image.fromarray(image_array)

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