TensorFlow中与torch.nn.BatchNorm2d

类似的是tf.keras.layers.BatchNormalization。

tf.keras.layers.BatchNormalization可以应用于2D、3D、4D张量，与torch.nn.BatchNorm2d类似。在2D卷积层中，BatchNormalization通常应该放在卷积层之后、激活函数之前，可以加速训练并提高模型的泛化能力。BatchNormalization通过规范化输入张量的均值和方差来消除内部协变量偏移，使得网络的学习更加稳定。它还可以通过缩放和平移操作来调整规范化后的张量的分布。