Batch Normalization技术是正则化吗

Batch Normalization技术不是传统意义上的正则化方法，而是一种调整输入数据分布的方法。传统正则化方法（如L1、L2正则化）是通过惩罚模型的参数来控制模型的复杂度，从而减少过拟合的风险。而Batch Normalization技术是在神经网络的每一层的输入上执行一些数学运算，使得它们的均值和方差落在某个特定的范围内，从而加速神经网络的训练和提高其泛化能力。

虽然Batch Normalization技术本身不是正则化方法，但是它可以减少过拟合的风险，因为它有助于加速神经网络的训练和提高其泛化能力。同时，Batch Normalization技术也可以与传统的正则化方法一起使用，进一步提高神经网络的性能。