BN

Batch Normalization是由google提出的一种训练优化方法。解决在训练过程中，中间层数据分布发生改变的问题，以防止梯度消失或爆炸、加快训练速度。参考论文：Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift  BN层的作用是加快网络学习速率，论文中提及

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