📚深度学习深入理解Batch Normalization批标准化 📈

在深度学习的世界里，Batch Normalization（BN）就像是一位神奇的“调和师”✨。它通过规范化每层神经网络的输入，解决了训练过程中因参数更新导致的内部协变量偏移问题。简单来说，BN让模型更稳定，收敛更快！

首先，BN会在每次迭代中对小批量数据进行归一化处理，将数据缩放到均值为0，方差为1的标准正态分布。这就像给模型的“饮食”加了营养均衡剂，让它更好地吸收知识。接着，BN会引入两个可学习的参数——缩放因子γ和偏移因子β，以便恢复一些表征能力。💡

不过，BN也有自己的“小脾气”。例如，在预测阶段，由于没有小批量数据的支持，需要使用整个训练集的统计量来替代。这就像是老师在考试时，不能只看一个学生的答卷，而是要综合所有学生的成绩来打分。🧐

总之，Batch Normalization是深度学习中的重要技巧之一，它的存在让模型训练更加高效且强大！💪

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