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4.人工智能/4.6.5.2.2数据增强.md

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-首先用读取图片，查看一下图片的类型为 PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile，这里需要注意，<strong>PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile 类是 PIL.Image.Image 类的子类</strong>。然后，用 transforms.ToTensor() 将 PIL.Image 转换为 Tensor。最后，再将 Tensor 转换回 PIL.Image。
+首先用读取图片，查看一下图片的类型为 PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile，这里需要注意，**PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile 类是 PIL.Image.Image 类的子类**。然后，用 transforms.ToTensor() 将 PIL.Image 转换为 Tensor。最后，再将 Tensor 转换回 PIL.Image。
 
 ## 对 PIL.Image 和 Tensor 进行变换
 
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 标准化是指每一个数据点减去所在通道的平均值，再除以所在通道的标准差，数学的计算公式：output=(input−mean)/std
 
-而对图像进行标准化，就是对图像的每个通道利用均值和标准差进行正则化。这样做的目的，是<strong>为了保证数据集中所有的图像分布都相似，这样在训练的时候更容易收敛，既加快了训练速度，也提高了训练效果</strong>。
+而对图像进行标准化，就是对图像的每个通道利用均值和标准差进行正则化。这样做的目的，是**为了保证数据集中所有的图像分布都相似，这样在训练的时候更容易收敛，既加快了训练速度，也提高了训练效果**。
 
 让我来解释一下：首先，标准化是一个常规做法，可以理解为无脑进行标准化后再训练的效果，大概率要好于不进行标准化。