I型支持向量机SVM距离公式推导

关于支持向量机（SVM）I型中，对任意$x_0$来说，为何$x_0$到超平面$\omega^TX+b=0$的距离公式中，必满足以下式子：$|\omega^Tx_0+b|=1$，？？？
其实可以这样看：
对任意一个点$x_0$，其位于超平面$\omega^Tx+b=m$这个平面上，点$x_0$到超平面$\omega^TX+b=0$的距离为：
$d=\frac{|\omega^Tx_0+b|}{||w||}=\frac{|(\omega/m)^Tx_0+b/m|}{||w/m||}=\frac{1}{\omega/m}$
但是，即使你最大化这个d，最终目的是也是为了求得超平面参数$\omega/m$，而实际上对于确定的数据集，m的值是已知的。并且$(\omega/m，b/m)$与超平面参数$(\omega,b)$均表示的是同一个平面。所以可以认为SVM的目的就是最大化$1/||\omega||$