在訓練神經網路前，往往要對原始影像資料進行預處理，中心化（Zero-centered及Mean-subtraction）和歸一化（Normalization），那么具體是什么意思呢？
1、零均值化/中心化
在訓練神經網路前，預處理訓練集資料，通常是先進行零均值化（zero-mean），即讓所有訓練影像中每個位置的像素均值為0，使得像素范圍變成 [-128, 127]，以0為中心，
零均值化：是指變數減去它的均值；
優點：在反向傳播時加快網路中每層權重引數的收斂；還可以增加基向量的正交性，
2、歸一化/標準化
不同的評價指標往往具有不同的量綱和量綱單位，這樣無法對結果進行分析，難以對結果進行衡量，為了消除指標之間的量綱影響，需要對資料進行標準化處理，以使資料指標之間存在可比性，
歸一化：是指變數減去它的均值，再除以標準差；
優點：歸一化后加快了梯度下降求最優解的速度；并且有可能提高精度，
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