一.去均值一.去均值1.各维度都减对应维度的均值，使得输入数据各个维度都中心化为0，进行去均值的原因是因为如果不去均值的话会不容易拟合。这是因为如果在神经网络中，特征值x比较大的时候，会导致W*x+b的结果也会很大，这样进行激活函数（如relu）输出时，会导致对应位置数值变化量太小，进行反向传播时因为要使用这里的梯度进行计算，所以会导致梯度消散问题，导致参数改变量很小，也就会不易于拟合，效果不好。