为什么在为神经网络预处理图像数据时，我们需要进行零中心化数据处理？这是为什么呢？

回答：

均值减法或零中心化是一种常见的预处理技术，涉及到从每个数据点中减去均值，使其成为零中心。考虑这样一种情况，神经元的输入全部为正或全部为负。在这种情况下，反向传播过程中计算的梯度将全部为正或全部为负（与输入的符号相同）。因此，参数更新仅限于特定的方向，这反过来会使其难以收敛。结果，梯度更新在不同的方向上走得太远，使优化变得更加困难。当数据集是对称的（零均值）时，许多算法表现出更好的性能。