《动手学深度学习PyTorch版》打卡_Task6，批量归一化和残差网络

批量归一化（BatchNormalization） 对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型） 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。 神经网络学习过程本质上就是为了学习数据分布，如果训练数据与测试数据的分布不同，网络的泛

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