batch normalization (BN)是什么

Batch Normalization（批归一化）是一种常用的神经网络层的操作，用于加速神经网络的训练速度并提高网络的性能。它通过对每个小批量训练样本的输入进行归一化，将其调整为均值为0，方差为1的分布，以减少模型在训练过程中的内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）问题。

内部协变量偏移是指在神经网络的每一层中，输入分布的变化导致前一层的参数需要不断适应新的输入分布，这会导致网络训练过程变得困难，并且需要更小的学习率来收敛。而BN通过对每个小批量样本进行归一化，使得每个小批量样本都能够保持相同的分布，从而减少了内部协变量偏移问题。

具体地，BN在每个批次的输入数据上进行归一化操作，然后对归一化后的数据进行线性变换和平移操作，以恢复网络中每一层的表示能力。这样可以使得模型更容易训练，且对初始化和学习率的选择不再敏感。

BN的优势包括提高网络的训练速度、稳定性和泛化能力，同时还可以减少对正则化技术（如dropout）的依赖。因此，BN已成为训练深度神经网络中常用的技术之一。