卷积神经网络批量规范化

卷积神经网络中的批量规范化是一种流行且有效的技术，用于加速深层网络的收敛速度。它通过利用小批量的均值和标准差来不断调整神经网络的中间输出，使整个神经网络各层的中间输出值更加稳定。在全连接层和卷积层中，批量规范化的使用略有不同。批量规范化层和池化层一样，在训练模式和预测模式下计算不同。批量规范化除了加速收敛速度外，还具有许多有益的副作用，主要是正则化。它适用于几乎所有图像分类器，并在学术界获得了广泛认可和引用。\[2\]\[3\]
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- *1* *2* *3* [现代卷积神经网络 - 批量规范化](https://blog.csdn.net/mynameisgt/article/details/126962349)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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