转换规范 该存储库是卷积归一化的官方实现：提高深度神经网络的鲁棒性和培训 我们介绍了一种简单有效的“卷积归一化”方法，该方法可以充分利用傅立叶域中的卷积结构，并作为简单的即插即用模块，可以方便地合并到任何ConvNets中。 我们表明，卷积归一化可以减少权重矩阵的分层频谱范数，从而改善网络的Lipschitzness，从而为深度ConvNets简化训练并提高鲁棒性。 将其应用于噪声破坏和生成对抗网络（GAN）下的分类中，我们表明卷积归一化可提高常见ConvNet（例如ResNet）的鲁棒性和GA