關於幾個normalization個人理解
比較經典的幾個normalization： 盜圖： 1、BN 對 （H×W×N） 進行歸一化 實現原理很簡單，就是對一個minibatch 計算一下均值和標準差，然後進行一個標準化操作，最後通過添加兩個（可學習）scale和shift參數來防止其太過於線性而降低網絡的表達能力。 網上都在說BN將輸入強行拉回到正態分佈看得我一臉懵，我覺得應該強調的是這個normalize使整個minibatch回到
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