什么是Whitening？经过Wei Wang解释清楚，见其报告"Beyond_WeiWang"第16页，就是每一维除以方差，相当于一方差。为什么说去掉二阶信息？概率论与数理统计上有“矩估计法”，一阶矩为均值，二阶矩为方差，这样所有维都是方差是一，故称去掉二阶信息。不必深究，到底为止。
http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Whitening
点击最下面有中文，对于测试样本应该除以和训练样本一样的数值，因为测试样本可能一个一个来的，不能利用测试样本的信息。
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