深度学习 BN（Batch Normalization）层的原理介绍

       总结：Batch Normalization的引入主要还是为了解决“Internal Covariate Shift”数据分布的改变问题。随着网络深度加深或者在训练过程中，其分布逐渐发生偏移或者变动，之所以训练收敛慢，一般是整体分布逐渐往非线性函数的取值区间的上下限两端靠近。所以这导致反向传播时低层神经网络的梯度消失，这是训练深层神经网络收敛越来越慢的本质原因，而BN就是通过一定的规

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