我正在用 Theano 实现 CNN。在论文中，我必须在训练 CNN 之前进行图像预处理
We extracted RGB patches of 61x61 dimensions associated with each poselet activation, subtracted the mean and used this data to train the convnet model shown in Table 1
你能告诉我“减去平均值”是什么意思吗？告诉我这些步骤是否正确（这是我的理解）
1) 计算整个图像的红色通道、绿色通道和蓝色通道的平均值
2）对于每个像素，从红色值中减去红色通道的平均值，从绿色值中减去绿色通道的平均值，蓝色通道的平均值相同
3）负值是否正确，或者我是否使用了abs？
谢谢大家！！
你应该仔细阅读论文，但最有可能的是它们的意思补丁的平均值， 所以你有了N矩阵61x61像素，相当于长度向量61^2（如果有三个通道那么3*61^2）。他们所做的 - 他们简单地计算每个维度的平均值，因此他们计算这些维度的平均值N关于每个的向量3*61^2方面。结果他们获得了平均向量长度3*61^2 (or 平均矩阵/平均补丁如果你愿意的话）他们从所有这些中减去它N补丁。生成的补丁将具有负值，这完全没问题，您不应该取abs值，神经网络更喜欢这种数据。
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