李宏毅：Batch Normalization

1、feature scaling （1）经过feature scaling，会让你的training容易的多。 （2）对每一维的i计算均值和标准差，利用公式得到scaling后的feature，这样会让你的training收敛地更快。 2、对每一个layer前的input进行feature scaling，但此时会出现一个问题：第一个layer前的feature 是不会变的，但是其它layer的

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