Neural network 图像平均减法和像素平均减法的区别是什么？

我知道我们需要将输入数据集中起来，以便于使用全局标量学习率进行神经网络训练。但是，在所有通道（R、G、B）中减去像素意味着什么，而不是图像意味着什么

此外，对我来说，使用图像平均值更有意义，因为在我们的训练网络中，图像的不同空间区域可能具有不同的平均值，并且减去在整个图像上计算出的恒定像素平均值将不会使输入正确居中

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另外，我正在处理一个图像分割问题，因此如果上下文影响了答案，请指出。

您应该将每个通道（R、G、B）的平均值正确地归零

仅澄清平均图像与平均像素：

图像-每个通道的平均图像（例如，对于具有3个通道的250 X 250图像，我们有3个尺寸为250 X 250的平均图像，每个像素位置的平均值）

像素-每个通道的单个平均值（例如，红色通道平均值、绿色通道平均值、蓝色通道平均值）

根据我的说法，当我们不确定模型是如何实际训练的（没有批次标准或平均值）时，可以在推断时使用平均值图像。