BatchNorm和Pool使用

1. BatchNorm 主要具有以下特性： 更快的训练速度：由于 BatchNorm 的权重分布差异很小（论文中称为 internal covariate shift），我们可以使用更高的学习率来训练网络，让我们朝向损失函数最小的方向前进。 改进网络正则化（Regularization）：通过 BatchNorm 可以使网络在训练的时候，每个 batch 里的数据规范化都是不一样的，有助于减少网

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