caffe中image_mean的作用是什么？

请问caffe中image_mean的作用是什么？为什么要减均值？是逐像素减和逐通道减有什么区别吗？

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1）你可以不减均值，比如LeNet网络，就是简单的将像素归一化到[0,1]，这取决于网络结构、初始化参数。

2）减均值的作用是为了对数据做归一化，也就是均值归一，参数初始化算法例如Xavier, PReLU等需要在输入样本均值为0的时候才成立。

3）逐像素和逐通减都可以，CNN的误差容忍度很高，比如caffe的model zoo里面，alexnet用的就是逐像素，而googlenet用的是逐通道。

李扬 - 密码六个一

减均值也能降低数值的尺度。我有一次用 network in network 在 cifar10 做测试，如果输入不减均值，网络没两下就挂了；减了均值就能正常收敛。仅供参考~

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