【发布时间】：2016-02-26 08:10:33
【问题描述】：
使用 AlexNet 神经网络时，无论是 caffe 还是 CNTK，都需要一个均值文件作为输入。这是什么意思文件？对训练有什么影响？它是如何生成的，仅来自训练样本？
【问题讨论】：
标签： neural-network deep-learning caffe cntk
【发布时间】：2016-02-26 08:10:33
【问题描述】：
均值减法从图像中去除 DC 分量。它具有将数据云集中在沿每个维度的原点的几何解释。它降低了图像之间的相关性，从而改善了训练。根据我的经验，我可以说它显着提高了训练的准确性。它是从训练数据中计算出来的。根据测试数据计算均值是没有意义的。
【讨论】：
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您的回答很有趣，但您能否详细说明 if 对训练的影响。如果我不使用均值，我的模型会（稍微或很多）不太准确吗？
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@rold2007 在不减去均值的情况下，您的模型会更难收敛。
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它不会去除直流分量！如果您减去由单一颜色组成的图像（恰好是该图像的 DC 分量），它只会去除 DC 分量。