五、神经网络训练——数据预处理

1.均值减法

它对数据中每个独立特征减去平均值，从几何上可以理解为在每个维度上都将数据云的中心都迁移到原点。在numpy中，该操作可以通过代码X -= np.mean(X, axis=0)实现。而对于图像，更常用的是对所有像素都减去一个值，可以用X -= np.mean(X)实现，也可以在3个颜色通道上分别操作。

2.归一化

是指将数据的所有维度都归一化，使其数值范围都近似相等。有两种常用方法可以实现归一化。第一种是先对数据做零中心化（zero-centered）处理，然后每个维度都除以其标准差，实现代码为X /= np.std(X, axis=0)。第二种方法是对每个维度都做归一化，使得每个维度的最大和最小值是1和-1。这个预处理操作只有在确信不同的输入特征有不同的数值范围（或计量单位）时才有意义，但要注意预处理操作的重要性几乎等同于学习算法本身。在图像处理中，由于像素的数值范围几乎是一致的（都在0-255之间），所以进行这个额外的预处理步骤并不是很必要。

3.L2正则化

4.L1正则化

5.最大范数约束

6.Dropout

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