pytorch_task6批量歸一化、殘差網絡、凸優化、梯度下降

task6 批量歸一化 對全連接層做批量歸一化 對卷積層做批量歸⼀化 預測時的批量歸⼀化 ResNet 殘差塊（Residual Block） ResNet模型 DenseNet 批量歸一化 1、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 2、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

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