卷积神经网络局部归一化

卷积神经网络的局部归一化（Local Response Normalization, LRN）是一种对卷积层输出进行归一化的方法。其主要目的是增强模型的泛化能力和鲁棒性。

具体来说，局部归一化在每个卷积核的响应上进行操作，通过对每个响应值除以相邻位置上其他卷积核的响应值的平方和，来得到一个归一化的结果。这种归一化操作可以增强模型的泛化能力和鲁棒性，因为它可以抑制具有较大响应的神经元对其他神经元的影响，从而使得模型更加稳定和可靠。

当然，目前在卷积神经网络中，局部归一化的使用已经逐渐被 Batch Normalization 等方法所代替，因为 Batch Normalization 的效果更好，而且可以在更深的网络中使用。