将 tf.image.adjust_contrast 应用于标准化数据是否不正确？

问题描述

我有两个具有相同数字的数组 {A,B​​strong>}。然后我执行以下操作：

1. 我将 B 归一化在 [-1,1] 范围内
2. 我将tf.image.adjust_contrast应用于A和B（具有相同的contrast_factor)
3. 我在 [0,255] 范围内重新缩放 B
4. 比较两者，但相差一些小数

要重现的代码（使用 Python 3.7.2，tensorflow==2.4）：

import numpy as np
import tensorflow as tf

A = (np.random.randint(0,256,(2,2,3)))
# Scale between -1 and 1
B = (A / 177.5) - 1
# Change contrast w/same factor to A and B
A = tf.image.adjust_contrast(A,0.4).numpy()
B = tf.image.adjust_contrast(B,0.4).numpy()
# Re-scale A back to [0,255]
B = 177.5 * B + 177.5

示例输出：

A：

array([[[ 98,174,96],[ 88,159,79]],[[178,91,89],[150,170,67]]])

B：

array([[[ 98.19999442,174.60000135,96.89999849],[ 88.59999925,159.80000131,79.69999701]],[[178.60000551,90.9999954,89.69999418],[150.60000286,170.60000116,67.70000041]]])

比较：

np.testing.assert_almost_equal(A,B)

# Error
# ... Arrays are not almost equal to 7 decimals ...

我的问题是：由于这种数据增强技术仅在训练期间应用，在测试时（即：而不是 98.19999442 将是 98) A 和 B 之间的这个小增量在进行推理时会不会产生很小的错误，或者这只是一个不会影响性能的转换错误？

解决方法

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