BN、LN、IN、GN的區別
一、Batch Normalization 卷積神經網絡的出現，網絡參數量大大減低，使得幾十層的深層網絡成爲可能。然而，在殘差網絡出現之前，網絡的加深使得網絡訓練變得非常不穩定，甚至出現網絡長時間不更新甚至不收斂的現象，同時網絡對超參數比較敏感，超參數的微量擾動也會導致網絡的訓練軌跡完全改變。 2015年，Google研究人員SergeyIoffe等提出了一種參數標準化
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