批归一化是对每个通道进行归一化吗

批归一化（Batch Normalization）是一种深度神经网络中常用的技术，主要用于加速神经网络的收敛，并且可以有效地避免梯度消失和梯度爆炸的问题。批归一化的实现过程中，是对每个 mini-batch 中的数据进行归一化，而不是对每个通道进行归一化。具体来说，对于一个 mini-batch 的数据，批归一化会计算出每个特征在这个 mini-batch 中的均值和标准差，并使用这些统计量对数据进行归一化。这样做可以使得神经网络在训练时更加稳定和快速。