深度學習的輸入數據集爲什麼要做均值化處理

一直不明白，在處理一些輸入數據的時候爲什麼要減去均值。今天看了斯坦福大學的cs231n深度學習課程，其中在激活函數一章講到： Consider what happens when the input to a neuron is always positive... 根據求導的鏈式法則，w的局部梯度是X，當X全爲正時，由反向傳播傳下來的梯度乘以X後不會改變方向，要麼爲正數要麼爲負數，也就是說w權重

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