deep-learning - 在评估期间标准化值

Question

我已经用归一化图像和掩码张量训练了一个 CNN，即 [0,1]。该模型在训练期间表现良好。在评估过程中，我发现即使没有对测试数据进行归一化，模型的性能也与归一化的测试数据相似。也就是说，即使在数据未标准化后，模型也能很好地测试模型。

我正在使用这个模型进行语义分割。

谁能解释这种奇怪的行为？

Ps 如果我不对训练数据进行归一化，模型在训练期间不会收敛到局部最小值。

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