python cnn和bn融合后的维度

在Python中，卷积神经网络（CNN）和批归一化（BN）进行融合后，特征图的维度不会发生改变。CNN通过卷积运算实现特征的提取，而BN则通过减去均值并除以标准差来对特征进行归一化处理，使得特征更具有稳定性和鲁棒性。在融合后，CNN会将特征图作为输入，BN会对其进行归一化处理，这样可以使得神经网络的训练过程更加稳定，并且能够加速训练的收敛。因为BN本质上是一个可学习的操作，因此在融合后的CNN-BN网络中，BN操作也会拥有一些参数，包括均值和标准差等。总之，融合后的CNN-BN网络的特征图维度不会发生改变，但是会使得网络的训练更加快速和稳定。