BN

Batch Normalization是由google提出的一種訓練優化方法。解決在訓練過程中，中間層數據分佈發生改變的問題，以防止梯度消失或爆炸、加快訓練速度。參考論文：Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift  BN層的作用是加快網絡學習速率，論文中提及

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