批量归一化和残差网络、凸优化、梯度下降

一、批量归一化(BatchNormalization) 1. 对输入的标准化（浅层模型）：处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。                                                       标准化处理输入数据使各个特征的分布相近。 2. 批量归一化（深度模型）：利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个

>>阅读原文<<