在做超分这种回归类的模型时候，对于数据要不要做标准化预处理，网上也没个专业的说法，令人头大。
CV里面一般的图像都是0-255的范围，这个比较好处理了，不好进行标准化就直接除以255进行归一化，但是在其他领域的话，有时候数据集的极差比较大，比如降雨这种。
那么，在深度学习中处理图像数据的时候，到底要不要对数据进行标准化？
下面记录一些自己的实验。
测试
按照控制变量法的原理来做，其他的参数都不进行调整，只调整2个部分：
- 是否对输入数据（X）做标准化？
- 是否在网络中加入BN层？
模型使用FSRCNN（之前文章复现过），按照上面两个变量的组合，一共有4种情况，分别进行试验。
1. 既不做标准化，也不加BN层
对输入数据不做任何处理，直接扔进网络，效果GG，直接没算出来loss：
感觉是loss太大，溢出了。
2. 对X做标准化，不加BN层
对X做标准化处理，模型中不加BN层，loss直接算不出来，GG：
3. 不对X做标准化，加上BN层
不对输入的X做任何处理，仅在模型的卷积层后加上BN层，其效果如下：
训练100个epoch的误差曲线：
看起来是正常的，没有问题。
4. 对X做标准化，且加上BN层
对输入的X数据做标准化（减去mean，除以std），且在模型中加上BN层。
结果显示第一个epoch可以计算出loss，但是验证集的loss非常的大：
可以说完全超出了可接受的程度。
GG。
补充测试
上面的测试中发现，如果对输入的X做了标准化，最后的loss就会很大。考虑到仅对输入的X做了标准化，并没有对Y做，所以补充下对Y也做标准化的测试（均值和方差就直接用X的）。
5. 对X和Y都做标准化，不加BN层
对输入的X和Y都进行标准化，但是模型中不加BN层，训练集的loss相比之前不对Y进行标准化的测试小了很多：
误差是正常的，跟上面不对输入X做处理，模型中加上BN层的误差差不多，但是收敛的更快了。
6. 对X和Y都做标准化，加上BN层
用同样的mean和std对X和Y做标准化，且模型中加上BN层，效果如下：
可以看到收敛的更快，误差跟不加差不多。
总结
通过上面的几个测试可以发现：
- 如果不对输入数据做任何处理的情况下，模型中加入BN层，有助于正确计算loss和使得模型收敛，但是收敛速度要慢一点；
- 如果要对输入数据做预处理，根据上面的测试结果，是需要对X和Y都做相同的处理才可以得到理想的结果；
- BN层可以提升模型的效果；
- 对X和Y做合理的预处理也可以提升模型的效果。
思考与个人感悟
- 为什么对输入数据做标准化有助于提升模型的效果，且为什么应该对X和Y做同样的处理？
上面我测试的案例是一个回归问题，且X和Y的数值范围相差不大。如果用地理学的角度来解释，个人觉得深度学习模型学习的是一种end-to-end的映射关系，存在一个尺度问题，如果只对X或者Y做预处理，会使得两端的空间（指的是特征空间）差异变大，需要学习的映射就会变得更加的隐晦。而同时对X和Y进行预处理，压缩了这种特征空间的变异性，所以使得要被学习到的映射变得简单了，或者说变的更加的“可视化”。
举个例子。就好比：
（1）在用google earth看地球（漫游）的时候，如果你的视野高度放的很高（根据目标的不同，选一个合同的视野高度），你确实可以看到两个地方的宏观差异，但是细节差异看不清楚（对应的就是对X和Y都不做预处理的情况，这时候的模型效果就会很差，因为关注的是细节信息）；
（2）如果只对X或者Y做预处理，就好比两个人同时在google earth上进行漫游，但是一个人视野高度特别低，一个视野高度特别高，这时候就算两个人同时将视野聚焦于同一个城市/地区，两者看到的纹理也是不一样的，这种情况就不好进行对比（对应上面只对X做预处理，不对Y做，这时候模型效果也很差，因为无法建立起有效的联系）；
（3）同时对X和Y做标准化的情况就好比固定了视野高度，且高度合适，不至于视野高度太高导致需要看的目标区域太大，看不清楚细节；又不至于视野高度太低，导致看到的细节太多。要知道细节太多，需要学习的映射就越复杂，学习的难度也会更高（对应上面对X和Y都做同样的预处理）。
- 为什么加入BN层有助于提升效果？
个人认为可以把BN层看作是一个（特征）尺度固定器，当两个end的特征空间差异过大的时候，将其简化；当差异过小的时候，就把尺度放大一点，有助于模型“看清”差异，起到了提升模型效果的作用。
根据上面的实验来看，看来深度学习跟人脑一样啊。。。越简单的映射学习起来越得心应手，如果太过于复杂的映射，可能就得多在模型上下功夫了。
（上面写的仅是针对个人案例的测试，其他的还是要按照通用做法来进行，比如机器学习中如果特征的尺度差异过大，肯定是必须要进行归一化的等等）
参考
【1】https://machinelearningmastery.com/how-to-improve-neural-network-stability-and-modeling-performance-with-data-scaling/
【2】https://inside-machinelearning.com/en/why-and-how-to-normalize-data-object-detection-on-image-in-pytorch-part-1/
【3】https://towardsdatascience.com/why-data-should-be-normalized-before-training-a-neural-network-c626b7f66c7d
【4】https://datascience.stackexchange.com/questions/22776/is-it-valuable-to-normalize-rescale-labels-in-neural-network-regression
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