딥러닝 모델에 이미지를 입력하기 전에 Resizing과 정규화(Normalization)을 하는 이유는 모델의 학습 효율성과 성능을 높이기 위해서이다.
먼저, Resizing은 모든 이미지의 크기를 통일하여 다양한 크기의 이미지를 일관된 형태로 맞추기 위함이다. 딥러닝 모델은 고정된 크기의 입력을 받도록 설계하므로, 모델이 학습을 하려면 모든 이미지를 동일한 크기의 이미지로 변환해야 한다.
다음으로 정규화(Normalization)은 이미지의 픽셀 값 범위를 조정하는 과정이다. 이미지의 픽셀 값은 일반적으로 0 ~ 255 사이의 정수값을 가지는데, 이를 0과 1의 범위 내에서 평균 0, 표준편차 1로 조정하는 방식으로 정규화한다. 이를 통해서 모델이 학습을 더 안정적으로 할 수 있으며, 기울기 소실 문제를 완화하는 데 도움이 된다.
