批量歸一化和殘差網絡

1.由來： 由google2015年提出，深度神經網絡訓練的技巧，主要是讓數據的分佈變得一致，從而使得訓練深層神經網絡更加容易和穩定。 2.作用 BN的作用就是將這些輸入值或卷積網絡的張量進行類似標準化的操作，將其放縮到合適的範圍，從而加快訓練速度；另一方面使得每一層可以儘量面對同一特徵分佈的輸入值，減少了變化帶來的不確定性 3.操作階段 4.操作流程 計算每一層深度的均值和方差 對每一層設置2個

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