批量归一化BatchNorm
为什么使用归一化 对一sigmoid的函数来说，处在边角位置的点更新慢，并且离散度高不利于聚合。 Nomalization将输入的值控制在有效的范围之内。得到以0为均值，1为方差的值。 不进行归一化的化，loss函数求解梯度左图较比之右图更加的曲折。 pytorch实现归一化 不同Norm选取方式 蓝色为一次选取的一个Norm。 BN 对于三个通道作为BN，z为BN公式 pytorch实现 2d的
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