batchNormalization

Batch normalization是一种在深度学习中常用的正则化技术。它通过对每个小批量训练数据进行归一化，使得网络在训练过程中更稳定，加快收敛速度，并且具有一定的正则化效果。

在深度神经网络中，每个隐藏层的输入分布会随着网络的训练而发生变化，这会导致网络的参数难以调整。Batch normalization通过对每个小批量数据进行归一化操作，使得每个隐藏层的输入分布保持稳定，从而缓解了梯度消失和梯度爆炸问题。

具体而言，对于输入数据的每个特征，batch normalization首先对其进行零均值化和方差归一化，然后通过一个可学习的缩放因子和平移因子进行线性变换，最后输出归一化后的数据。这样做可以保持每个特征的均值接近于0，方差接近于1，从而使得网络在不同层之间更容易传递信息。

除了正则化效果和加速收敛速度外，batch normalization还具有一定的正则化效果，可以减少模型的过拟合。

总结起来，batch normalization是一种对每个小批量数据进行归一化操作的正则化技术，它可以加快网络的收敛速度，提高模型的泛化能力，并且具有一定的正则化效果。