关于几个normalization个人理解

比较经典的几个normalization： 盗图： 1、BN 对 （H×W×N） 进行归一化 实现原理很简单，就是对一个minibatch 计算一下均值和标准差，然后进行一个标准化操作，最后通过添加两个（可学习）scale和shift参数来防止其太过于线性而降低网络的表达能力。 网上都在说BN将输入强行拉回到正态分布看得我一脸懵，我觉得应该强调的是这个normalize使整个minibatch回到

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