深度學習中的局部響應歸一化LRN（Local Response Nomalization）

i表示第i個核在位置（x,y）運用激活函數ReLU後的輸出，n是同一位置上臨近的kernal map的數目，N是kernal的總數。參數K,n,alpha，belta都是超參數，一般設置k=2,n=5,aloha=1*e-4,beta=0.75。 Local Response Nomalization在CNN中設計是什麼意圖？ LRN和LCN都 是爲了引入局部競爭機制，個人理解是：在相鄰卷積核生成

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