yolov8中BN层指啥

在Yolov8中，BN层指的是Batch Normalization层。Batch Normalization是一种在深度学习模型中常用的技术，它可以加快模型的收敛速度并缓解深层网络中的梯度弥散问题。BN层通常被应用在卷积神经网络中，在非线性激活层之前、全连接层之后进行数据处理。它通过对每个小批量的输入进行归一化处理，使得每个特征的均值接近0，方差接近1，从而提高模型的训练效果和泛化能力。在Yolov8中，BN层的使用有助于提升目标检测模型的性能和准确率。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【YOLO v4 相关理论】Normalization: BN、CBN、CmBN](https://blog.csdn.net/qq_38253797/article/details/116847588)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [卷积神经网络中的bn层应用](https://download.csdn.net/download/yangtao_whut/11795716)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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