为什么我必须将“uint8”转换为“float32”答案

【问题标题】：Why do i have to convert "uint8" into "float32"为什么我必须将“uint8”转换为“float32”
【发布时间】：2020-05-16 02:06:48
【问题描述】：

我刚开始研究深度学习，并开始使用 Keras 构建 CNN。

所以我注意到，通常在使用 Dataset MNIST 时，在导入图像后，它们会被转换为 float32-Datatype。

所以我的问题是，为什么会这样？似乎它应该与uint8-Data 一起正常工作。我在这里想念什么？为什么需要 float32？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

原因很简单，神经网络的整个数学运算是连续的，而不是离散的，这最好用浮点数来近似。神经网络的输入、输出和权重都是连续数字。

如果您有整数输出，它们仍将在管道中的某个点转换为浮点数，以便具有可以进行操作的兼容类型。这可能会显式或隐式发生，最好明确类型。

在某些框架中，如果您不将输入转换为预期的类型，您可能会遇到错误。

【讨论】：

【解决方案2】：

答案是：

我们应该在 CNN 中进行大量的数据增强和训练。这将带来更快的培训体验！

【讨论】：