不使用均值方差，同一个模型，其他参数不变，输入不变，use_firstconv开启与不开启，输出结果不同。

网络结构：

input: "input" 
input_dim: 1 
input_dim: 3 
input_dim: 384 
input_dim: 384
  {
  name: "conv1"
  type: "Convolution"
  bottom: "input"
  top: "conv1"
  convolution_param {
    num_output: 64
    bias_term: false
    stride: 2
    pad_h: 3
    pad_w: 3
    kernel_h: 7
    kernel_w: 7
  }
}

convert_quantized.ini:

[model]
original_models_path = ./test_conv.prototxt
save_model_path = ./test_conv_int8.prototxt

[data]
images_list_path = ../ref_images/ref_images.txt
used_images_num = 10

[weights]
original_weights_path = ./test_conv.caffemodel

[preprocess]
;mean value order should be the same as filter channel order  
; mean = 0, 0, 0
;support single std and channel std, channel order should be the same as filter channel order
;std=1/255
; std = 0.00392157 

scale = 384,384
crop = 384,384

[config]
quantize_op_list = Conv, FC, LRN
use_firstconv = 1

;customer configuration
[custom]
use_custom_preprocess = 0

文档中对use_firstconv是这么说的：

我的理解是，如果不做均值方差，use_firstconv是否开启应该不影响结果的吧？