c++实现神经网络模型归一化

在C++中实现神经网络模型的归一化可以使用Batch Normalization（批量归一化）技术。下面是一个简单的C++代码示例，演示了如何在神经网络模型中使用批量归一化。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

// 批量归一化函数
std::vector<double> batchNormalization(const std::vector<double>& input) {
    std::vector<double> output;
    double mean = 0.0;
    double variance = 0.0;

    // 计算均值
    for (double value : input) {
        mean += value;
    }
    mean /= input.size();

    // 计算方差
    for (double value : input) {
        variance += std::pow(value - mean, 2);
    }
    variance /= input.size();

    // 归一化
    for (double value : input) {
        double normalizedValue = (value - mean) / std::sqrt(variance + 1e-8);
        output.push_back(normalizedValue);
    }

    return output;
}

int main() {
    std::vector<double> input = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
    std::vector<double> normalizedOutput = batchNormalization(input);

    // 输出归一化结果
    for (double value : normalizedOutput) {
        std::cout << value << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

这段代码演示了一个简单的批量归一化函数`batchNormalization`，它接受一个输入向量，并返回归一化后的输出向量。在这个函数中，我们首先计算输入向量的均值和方差，然后使用这些统计量对输入向量进行归一化处理。最后，我们输出归一化后的结果。