batch normalization 参数设置

Batch normalization是一种用于深度神经网络中的技术，旨在加速神经网络的收敛速度，并且有助于避免梯度消失/爆炸问题。它的参数设置通常包括以下几个方面：

1. Batch size（批量大小）：Batch normalization的表现依赖于批量大小。通常，较大的批量大小可以减小批量内样本之间的差异，从而提高归一化的效果。但是，较大的批量大小可能会导致内存限制和较慢的训练速度。

2. Momentum（动量）：动量参数决定了当前batch的统计量与之前的batch的统计量之间的权重。通常，较高的momentum值可以提高batch normalization的稳定性，但是可能会降低其收敛速度。

3. Epsilon（ε）：ε是一个小的常数，用于避免除以0的情况。通常，较小的ε值可以增加batch normalization的稳定性，但是可能会导致数值不稳定。

4. Gamma（γ）和Beta（β）：γ和β是两个可学习的参数。它们用于缩放和平移归一化后的特征图。通常，γ和β的初始值为1和0，但是可以在训练过程中进行调整。

总之，以上参数设置通常需要根据具体的任务和数据集进行调整，以最大化Batch normalization的效果。