尝试预测图像回归任务中的平均值和标准差时，无法获得良好结果

在图像回归任务中，预测平均值和标准差是一种常见的统计方法，用于对图像数据进行归一化处理。然而，如果无法获得良好的结果，可能是由于以下几个原因：

1. 数据集不足：如果数据集中的样本数量较少，尤其是在特定类别或特定场景下的样本数量不足，可能会导致无法准确预测平均值和标准差。解决方法可以是增加数据集的样本数量，或者使用数据增强技术来生成更多的样本。
2. 数据集分布不均衡：如果数据集中的样本在各个类别或场景下的分布不均衡，即某些类别或场景的样本数量远远多于其他类别或场景，可能会导致预测的平均值和标准差不准确。解决方法可以是对数据集进行重新采样或使用权重调整等方法来平衡数据分布。
3. 特征提取不准确：在图像回归任务中，提取有效的特征对于准确预测平均值和标准差至关重要。如果特征提取过程中存在问题，例如选择的特征不具有代表性或者特征提取方法不适用于当前任务，可能会导致预测结果不准确。解决方法可以是重新选择合适的特征或使用更先进的特征提取方法。
4. 模型选择不当：选择合适的模型对于图像回归任务中的平均值和标准差预测同样重要。如果选择的模型不适用于当前任务，或者模型结构不合理，可能会导致预测结果不准确。解决方法可以是尝试不同的模型结构或使用迁移学习等方法来提高模型性能。

总之，要改善图像回归任务中预测平均值和标准差的结果，需要综合考虑数据集的数量和分布、特征提取的准确性以及模型的选择等因素，并根据具体情况采取相应的解决方法。