零均值化，也稱為中心化，是機器學習和數據預處理中的一個重要步驟。它的目的是通過減去變數的均值，將其移動到新的中心點，通常是0。這樣做的目的是為了消除數據中的整體偏移，確保數據在訓練過程中更容易收斂到最優解。零均值化可以通過以下數學操作實現：
原理：變數減去它的均值。這是一個平移的過程，平移後所有數據的中心是(0,0)。
目的：
消除數據中的整體偏移，確保數據在訓練過程中更容易收斂到最優解。
加快網路中每一層權重參數的收斂，提高模型的數值穩定性。
優勢：
更快的收斂速度：通過將數據中心化，模型更容易學到數據的模式，從而減少了收斂所需的時間。
統一特徵尺度：單位方差標準化確保了不同特徵的尺度一致，這對於最佳化算法更好地處理數據非常重要。
提高模型泛化性能：零均值化和單位方差標準化通常有助於模型更好地泛化到未見過的數據，提高模型的魯棒性。
套用場景：
在機器學習回歸問題中，以及訓練神經網路過程中，通常需要對原始數據進行中心化（零均值化）與標準化（歸一化）預處理。
對輸入圖片進行預處理時，計算訓練數據中所有圖片的每個位置的均值，然後每張圖片的元素減自己位置對應的均值，以加快網路中每一層權重參數的收斂。
通過零均值化，我們可以確保數據在訓練過程中更容易收斂到最優解，提高模型的數值穩定性和泛化性能。