深度学习《CNN架构续篇 - BatchNorm》
一：batch Normalization BN算法的灵感来自于对图像的白化操作，白化就是对输入图像数据分原始分布规律转换到N（0~1）的分布，这样会使得收敛速度变快。 在深度网络中每一隐藏层的输入都可以做这样的白化处理呢？ 随着网络深度的增加，收敛变慢的的原因还有就是数据的分布会变得越来越畸形，数据分布法还是能移动，这也是会导致梯度消失的原因，因此在每个隐藏层如果都做一个Normalizatio
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