BatchNormalization

BatchNormalization (批归一化) 是一种常用的神经网络正则化技术，用于加速深度神经网络的训练过程并提高模型的泛化能力。

在深度神经网络中，由于每一层的输入分布可能会发生变化，这可能导致网络的训练过程变得困难。而 BatchNormalization 的作用是通过对每个小批量数据进行归一化，使得每层的输入分布保持稳定。

具体来说，BatchNormalization 在每个小批量数据上进行归一化，即通过减去该小批量数据的均值并除以其标准差来对数据进行标准化。这样做的好处是可以使得数据分布更加稳定，从而加快网络的训练速度，且可以减少模型对初始权重的依赖，提高模型的泛化能力。

在训练过程中，BatchNormalization 还引入了两个可学习的参数，即缩放因子 (scale factor) 和平移因子 (shift factor)，用于对标准化后的数据进行缩放和平移。这样可以保证网络的表达能力不受限制，并且可以适应不同的输入分布。

总的来说，BatchNormalization 是一种非常有效的正则化技术，可以加速神经网络的训练过程，并提高模型的泛化能力。它在深度学习中被广泛应用，并且在许多任务上都取得了良好的效果。