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上传时间: 2021-01-06
详细说明：批量归一化
批量归一化（BatchNormalization）
对输入的标准化（浅层模型）
处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。
标准化处理输入数据使各个特征的分布相近
批量归一化（深度模型）
利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。
1.全连接层的批量归一化
前两条公式是一个全连接层的普通实现方式，批量归一化的过程处在两条公式之间，对输出层维度的i个x计算μ和σ，然后计算新的x(i)，再通过激活函数得到输出
这⾥ϵ > 0是个很小的常数，保证分母大于0
卷积层的批量归一化
位置：卷积计算之后、应⽤激活
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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