如何理解《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》中的Local response normalization？

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》中的Local response normalization（局部响应标准化）是一种用于改善卷积神经网络训练效果的技术。它通过调整每个神经元的输出，使得不同的特征在训练过程中得到更好的平衡。

具体来说，在每个卷积层中，对于每个神经元，Local response normalization会计算其在特定的“响应域”内的响应平均值和方差，然后对该神经元的输出进行调整。这种调整会使得响应域内的神经元的输出更加稳定，同时也会使得每个响应域内的神经元对最终的输出结果产生更加等价的贡献。这有助于提高模型的泛化能力，也有助于防止过拟合。

总的来说，Local response normalization是一种用于改善卷积神经网络训练效果的有效技术，它通过调整神经元的输出使得不同的特征在训练过程中得到更好的平衡，从而提高模型的泛化能力并防止过拟合。