為何要對圖形中 0-255 的灰階像素值做 normalization (將灰階值數值範圍縮減到 [0 - 1])?

[renewang]

9/22 第二次讀書會（Chapter 2）現場提問

在 "A First Look at a Neural Network" note book 中，為何要將所有的灰階像素除以 255？(code example 如下)？

train_images = train_images.reshape((60000, 28 * 28))
train_images = train_images.astype('float32') / 255

test_images = test_images.reshape((10000, 28 * 28))
test_images = test_images.astype('float32') / 255

[thouger]

因为matplotlib的imshow函数，

根本imshow函数文档，当你的图片矩阵类型是unit8的时候，像素范围是0-255，但是你读取图片是以double类型的话，当大于1时就会被显示成白色，不能有效表达图片信息，这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内。
The RGB(A) values should be in the range [0 .. 1] for floats or [0 .. 255] for integers.