卷积神经网络BN归一化

BN归一化是一种常用的卷积神经网络（CNN）的正则化方法，其主要作用是对CNN网络中每个batch的输入数据进行标准化处理，使得输入数据分布更加稳定，加速网络的训练过程，提高网络的泛化能力。

BN归一化的实现方式为：对于CNN网络中每个batch的输入数据，先计算出该batch的均值和方差，然后对该batch中的每个输入数据进行标准化处理，即将每个输入数据减去该batch的均值，再除以该batch的方差。最后再对标准化后的数据进行缩放和平移，即通过一个可学习的缩放系数和偏移量，将标准化后的数据映射到任意均值和方差的分布上。

BN归一化可以有效地减少CNN网络中各层之间的协变量转移（covariate shift）现象，提高了网络的稳定性和收敛速度，同时还能够防止梯度消失或梯度爆炸等问题的发生。