深度學習筆記(三)Cv方向

一.批量歸一化和殘差網絡 批量歸一化 對輸入的標準化（淺層模型） 處理後的任意一個特徵在數據集中所有樣本上的均值爲0、標準差爲1。 標準化處理輸入數據使各個特徵的分佈相近。 批量歸一化（深度模型） 利用小批量上的均值和標準差，不斷調整神經網絡中間輸出，從而使整個神經網絡在各層的中間輸出的數值更穩定。 對全連接層進行批量歸一化 3.對卷積層做批量歸一化 位置：卷積計算之後、應⽤激活函數之前。 如果卷

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