BatchNormalization默认参数

在 Keras 中，`BatchNormalization` 层的默认参数如下：

BatchNormalization(
    axis=-1,
    momentum=0.99,
    epsilon=0.001,
    center=True,
    scale=True,
    beta_initializer='zeros',
    gamma_initializer='ones',
    moving_mean_initializer='zeros',
    moving_variance_initializer='ones',
    beta_regularizer=None,
    gamma_regularizer=None,
    beta_constraint=None,
    gamma_constraint=None,
    renorm=False,
    renorm_clipping=None,
    renorm_momentum=0.99,
    fused=None,
    trainable=True,
    virtual_batch_size=None,
    adjustment=None,
    name=None
)

其中一些重要的参数包括：
- `axis`：进行归一化的轴。默认为 -1，即最后一个轴。
- `momentum`：用于计算平均值和方差的动量。默认为 0.99。
- `epsilon`：防止除以零的小值常数，用于数值稳定性。默认为 0.001。
- `center`：是否应用偏移（可学习的参数）来调整归一化的输出。默认为 True。
- `scale`：是否应用缩放（可学习的参数）来调整归一化的输出。默认为 True。

其他参数涉及到正则化、约束、批归一化的调整选项等。

在使用 `BatchNormalization` 时，可以根据需要调整这些参数的值，以适应具体的任务和模型需求。

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