深度學習物體檢測（八）——YOLO2

神經網絡學習過程本質就是爲了學習數據分佈,一旦訓練數據與測試數據的分佈不一樣,那麼網絡的泛化能力也大大下降;另一方面，一旦每批訓練數據的分佈各不相同(batch 梯度降低),那麼網絡就要在每次迭代都去學習適應不一樣的分佈,這樣將會大大下降網絡的訓練速度。解決辦法之一是對數據都要作一個歸一化預處理。網絡 YOLOv2網絡經過在每個卷積層後添加batch normalization，極大的改善了收斂速

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