BatchNormalization在卷积中是什么

BatchNormalization是一种在深度学习中用于提高模型鲁棒性和收敛速度的技术。它是一种归一化方法，可以标准化每一个batch中的特征，并将其转化为均值为0、方差为1的分布，从而降低模型的过拟合风险。在卷积神经网络中，BatchNormalization可以应用在卷积层、全连接层等各种网络层中，以提高模型的性能和精度。