关于tf.keras.layers.Rescaling的scale与offset参数及范围的疑问

首先明确tf.keras.layers.Rescaling的核心计算规则：

输出值 = 输入值 × scale + offset

参数含义 #

• scale：数值缩放因子，用来对输入值做比例调整。大于1会放大输入数值，小于1会缩小输入数值，负数则会反转数值的正负方向。
• offset：偏移量，在输入值完成缩放后，整体加上这个值，用来平移最终的输出范围。

scale=4.0、offset=1.0的范围变化示例 #

用具体输入范围举例，就能直观看到变化：

• 如果输入是[0, 0.5]：
  • 最小值输出：0 × 4.0 + 1.0 = 1.0
  • 最大值输出：0.5 × 4.0 + 1.0 = 3.0
  • 最终输出范围变为[1.0, 3.0]
• 如果输入是[-1, 1]：
  • 最小值输出：-1 × 4.0 + 1.0 = -3.0
  • 最大值输出：1 × 4.0 + 1.0 = 5.0
  • 最终输出范围变为[-3.0, 5.0]
• 要是你之前常用的[0,255]输入：
  • 最小值输出：0 × 4.0 + 1.0 = 1.0
  • 最大值输出：255 × 4.0 + 1.0 = 1021.0
  • 输出范围直接拉到[1.0, 1021.0]

简单说，这个参数组合就是把输入值先放大4倍，再整体往上挪1个单位。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者I guaranteed