preprocess_input()
画像の標準化を行う。
preprocess_inputはVGG16のような学習済みモデルで使用する。
翻訳：「画像のバッチをエンコードするテンソルまたはNumpy配列を前処理します。
参考：https://github.com/keras-team/keras-applications/blob/976050c468ff949bcbd9b9cf64fe1d5c81db3f3a/keras_applications/imagenet_utils.py#L36
VGG16の場合
パラメータ
dataformat:'channels_last'
mode:'cafe'
翻訳：caffe：画像をRGBからBGRに変換し、スケーリングせずにImageNetデータセットに対して各カラーチャネルをゼロ中心にします。
参考：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/ada7cad7514b1641a58cbc333dba1ed92f5e513c/tensorflow/python/keras/applications/imagenet_utils.py#L36
「新たに推論または学習する画像をVGG16の学習に使った画像の平均で引いて、分散で割る」ってことかな。
その他
