为什么归一化MNIST图像会降低准确性？

归一化MNIST图像会降低准确性的原因是因为归一化操作会导致图像的像素值范围缩小到0-1之间，从而减少了图像的信息量。具体来说，MNIST数据集中的图像像素值原本是0-255之间的整数，通过归一化操作将像素值除以255，将其缩放到0-1之间的小数。这样做会导致图像的对比度降低，细节信息减少，从而影响了模型对图像的识别能力。

归一化操作可能会对某些模型产生负面影响，特别是对于一些基于像素值的特征提取方法，例如卷积神经网络（CNN）。这是因为CNN在学习过程中依赖于输入图像的统计特性，包括像素值的分布和范围。如果图像的像素值范围被缩小到0-1之间，CNN可能无法充分利用原始图像中的信息，从而导致准确性下降。

然而，归一化操作对于其他类型的模型和算法可能是有益的。例如，基于距离度量的算法（如K近邻算法）通常受益于归一化操作，因为它可以消除不同特征之间的量纲差异，使得特征之间的距离计算更加准确。

总结来说，归一化MNIST图像可能会降低准确性，特别是对于基于像素值的特征提取方法。但对于其他类型的模型和算法，归一化操作可能是有益的。在实际应用中，需要根据具体的模型和算法来决定是否进行归一化操作。