batchnormalization

`BatchNormalization`（批量归一化）是深度学习中常用的一种技术，旨在提高神经网络的性能和稳定性。它可以将输入数据进行标准化处理，使其均值为 0，方差为 1，从而加速模型的训练和提高泛化性能。具体来说，`BatchNormalization` 层将在每个训练批次中对数据进行标准化处理，使其满足以下公式：

x_norm = (x - mean) / sqrt(var + epsilon) * gamma + beta

其中，x 是输入数据，mean 和 var 分别是该批次中所有样本的均值和方差，epsilon 是一个小的常数（通常设置为 1e-5）以防止除以零，gamma 和 beta 是可训练的参数，用于缩放和平移标准化后的数据。

在 Keras 中，可以通过以下方式来使用 `BatchNormalization`：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, BatchNormalization

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

在上面的示例中，我们首先导入 `Sequential` 模型和 `Dense` 层，然后创建了一个包含 64 个神经元的全连接层，并在该层之后添加了一个 `BatchNormalization` 层。在构建 `BatchNormalization` 层时，我们没有指定任何参数，因为默认值通常已经足够好。最后，我们添加了一个包含 10 个神经元的输出层，并将激活函数设置为 softmax。