换句话说：则 表示通过卷积操作后输出的特征大小， 则是通过批归一化处理后输出特征的大小。归一化处理往往是通过使用高斯归一化公式来对各个通道中的特征值进行操作，例如每个通道中的特征数为 ，则批归一化操作可以用表达式表示为式

### 回答1：
抱歉，我看不到你提到的 "则" 是指哪个变量或者符号，无法理解这句话的意思。另外，批归一化的公式并不一定是高斯归一化公式，而是使用均值和方差来对特征进行标准化处理。具体而言，批归一化的操作可以用以下公式表示：

$$\hat{x}^{(k)} = \frac{x^{(k)} - \mathrm{E}[x^{(k)}]}{\sqrt{\mathrm{Var}[x^{(k)}] + \epsilon}}$$

其中，$x^{(k)}$ 表示第 $k$ 个特征，$\mathrm{E}[x^{(k)}]$ 和 $\mathrm{Var}[x^{(k)}]$ 分别表示该特征在当前批次中的均值和方差，$\epsilon$ 是一个平滑项，避免方差为 0。通过使用批归一化，可以加速收敛、提高泛化性能和防止梯度消失等问题。

### 回答2：
换句话说， "则"是指卷积操作后输出的特征大小，而"则"是指经过批归一化处理后输出的特征大小。批归一化处理是通过使用高斯归一化公式对每个通道中的特征值进行操作。例如，如果每个通道中的特征数量为x，那么批归一化操作可以表示为式。

### 回答3：
换句话说，"则"代表经过卷积操作后得出的特征的尺寸大小，而"则"表示经过批归一化处理后得出的特征的尺寸大小。批归一化处理通常通过使用高斯归一化公式对每个通道的特征值进行处理。例如，如果每个通道中有n个特征，那么批归一化操作可以用如下公式表示：

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