x_image = tf.transpose(x_image, perm=[0, 2, 3, 1])

data_aug_2 = tf.image.random_brightness(x_image, max_delta=63)
data_aug_1 = tf.image.random_flip_left_right(data_aug_2)

data_aug_3 = tf.image.random_contrast(data_aug_1, lower=0.2, upper=1.8)
conv1_1 = tf.layers.conv2d(data_aug_3,。。。。。。
老师，上面是未做归一化的代码。
data_aug_3 = tf.image.random_contrast(data_aug_1, lower=0.2, upper=1.8)
normal_result_x_images = data_aug_3 / 127.5 - 1
conv1_1 = tf.layers.conv2d(normal_result_x_images,。。。。。
老师，上面是归一化后的代码。
我进行了上面两个实验，得到第一个实验的结果如下图：

第二个实验的结果如下图：

我的问题是：我记得老师在做二分类时一开始没有进行归一化，准确率很低，后来进行归一化后准确率有了很明显的提升，但是在我这次实验中，它的准确率变化却不那么明显，是为什么呢？