深度學習學習筆記（三）

（一）批量歸一化和殘差網絡 批量歸一化（BatchNormalization） 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。 可分別在全連接層，卷積層，預測時做批量歸一化。 殘差網絡（

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