Bilder als Tensoren

Wie NOVA Bilder mathematisch sieht

Du verstehst, wie aus einem Bild ein Tensor wird, warum Normalisierung wichtig ist und warum CNNs Nachbarschaften besser nutzen als einfache MLPs.

Diese Masterclass verbindet Theorie, Mathematik und echten NOVA-Code. Sie zeigt nicht nur, was ein Konzept bedeutet, sondern wo es in unserer Vision-Forge-Pipeline auftaucht.

Abschnitt 2 von 4Kapitel 18

18.2 Normalisierung

Normalisierung

Rohpixel liegen häufig zwischen 0 und 255. Neuronale Netze trainieren stabiler, wenn die Werte skaliert und normalisiert werden.

Bei STL-10 nutzen wir Mittelwert und Standardabweichung der Bilddaten.

Dadurch bekommt das Modell Eingaben, die numerisch besser für Gradienten und Aktivierungen geeignet sind.

Mathematischer Kern

x_norm = (x - mean) / std

mean und std werden pro Farbkanal angewendet.

Transformationspipeline

transforms.Compose([
    transforms.Resize((image_size, image_size)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(STL10_MEAN, STL10_STD),
])

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NOVA Energie-Log

RTX-Verbrauch

NOVA schätzt hier, wie viel GPU-Energie deine Bildanalyse- und CUDA-Läufe bisher ungefähr verbraucht haben.

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