Batch Normolization原理介绍

一、在深度学习中，由于问题的复杂性，我们往往会使用较深层数的网络进行训练，在这个过程中，我们需要去尝试不同的学习率、初始化参数方法（例如Xavier初始化）等方式来帮助我们的模型加速收敛。深度神经网络之所以如此难训练，其中一个重要原因就是网络中层与层之间存在高度的关联性与耦合性。 我们规定左侧为神经网络的底层，右侧为神经网络的上层。那么网络中层与层之间的关联性会导致如下的状况：随着训练的进行，网络

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