深度学习的输入数据集为什么要做均值化处理

一直不明白，在处理一些输入数据的时候为什么要减去均值。今天看了斯坦福大学的cs231n深度学习课程，其中在激活函数一章讲到： Consider what happens when the input to a neuron is always positive... 根据求导的链式法则，w的局部梯度是X，当X全为正时，由反向传播传下来的梯度乘以X后不会改变方向，要么为正数要么为负数，也就是说w权重

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