在keras中怎么用batch normalization

在Keras中使用Batch Normalization可以通过在模型中添加BatchNormalization层来实现。下面是一个使用Batch Normalization的示例代码：

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

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

在上面的代码中，我们首先创建了一个Sequential模型，并添加了一个Dense层作为输入层。然后，我们添加了一个BatchNormalization层，它将对输入进行标准化处理。接下来，我们再次添加了一个Dense层和一个BatchNormalization层。最后，我们添加了一个具有10个输出类别的Dense层，并使用softmax激活函数进行分类。

通过在模型中添加BatchNormalization层，我们可以有效地减少模型的过拟合问题，并提高模型的性能和泛化能力。

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keras中的batchnormalization

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keras.layers.normalization中没有batchnormalization

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