在http://cs231n.github.io/neural-networks-2/上提到，对于卷积神经网络，最好使用平均减法，PCA和白化以及归一化技术预处理数据。
我只是想知道如何使用theano后端使用keras实现以下功能。
- 将数据居中设为零，并将其比例标准化为每个要素的[-1,1]
- 通过从标准偏差为2 / n ---√2/ n的高斯分布中绘制权重来初始化权重，其中n是神经元的输入数。例如。在numpy：w = np.random.randn（n）* sqrt（2.0 / n）。
- 使用L2正则化和丢失（反转版本）
- 使用批量标准化