Batch Normalization原理总结
Batch Normalization 是Google于2015年提出的一种归一化方法。 BN带来以下优点： 加速训练过程； 可以使用较大的学习率； 允许在深层网络中使用sigmoid这种易导致梯度消失的激活函数； 具有轻微地正则化效果，以此可以降低dropout的使用。 ICS(Internal Covariate Shift) 我们知道在网络训练过程中，随着上一层参数的改变，下一层输入的分布也
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