常見問題
BN（Batch Normalization）層的作用 （1）加速收斂（2）控制過擬合，可以少用或不用Dropout和正則（3）降低網絡對初始化權重不敏感（4）允許使用較大的學習率 如果我們使用去除相關性的算法，例如PCA和ZCA白化，數據不再是一個狹長的分佈，隨機分界面有效的概率就又大大增加了。 Google在ICML文中描述的非常清晰，即在每次SGD時，通過mini-batch來對相應的act
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