为什么MNIST数据集的输入范围应该在0和1之间？

Question

我是个初学者。 我有几个问题。这是其中之一。你知道吗

我将MNIST数据集存储在一个csv文件中

我训练了这些数据，得到了错误的答案，都是0。你知道吗

但是当我将数据集值除以255时，得到了正确的值

那么，为什么MNIST数据集的输入范围应该在0和1之间呢？你知道吗

我使用了MNIST教程中的代码。你知道吗

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y),reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)