batch normalization的参数

Batch normalization的参数包括均值（mean）和标准差（standard deviation）。在进行训练之前，一般需要对数据进行归一化，使其分布一致。对于均值来说，可以计算所有batch中u值的平均值。而对于标准差，可以采用每个batch的σB的无偏估计。这两个参数是用来学习的参数，可以保证每次数据经过归一化后仍保留原有的学习特征，并提高模型的容纳能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习_深度学习基础知识_BatchNormalization论文详解及常见问题归纳](https://blog.csdn.net/Rocky6688/article/details/103299615)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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