对于医学视频分类，对视频预处理归一化（将灰度值集中到（0,1））或者将视频帧均减去平均灰度值或不进行归一化对训练结果会有上面影响
1，需要归一化。
2，因为如果不归一化，那么特征向量内一个特征值是1，另一个特征值是10000，它们相差太大，模型会在10000这种特征上花费过多精力去学习，而不是更公平地学习所有特征。
3，仅仅减去均值，只是让特征分布在了（0,1）范围内而已，但还不够。因为此时方差还不是1 ，数据太离散，训练起来就慢。最好的是将其处理成标准正态分布的数据集即均值为0、方差为1.
肯定需要归一化，否则你的数据不统一，拿去训练训练结果不能收敛。