卷积神经网络的BN中文释义

卷积神经网络中的BN是Batch Normalization的缩写，中文翻译为“批量归一化”。它是一种通过规范化神经网络层的输入来加速神经网络训练的技术。BN通过对每个batch的数据进行归一化，使得每个神经元的输入分布更加稳定，从而加速了神经网络的训练过程。在卷积神经网络中，BN通常被应用于卷积层和全连接层之间，以提高网络的性能和稳定性。

以下是一个使用Keras实现卷积神经网络中BN的例子：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, BatchNormalization

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Flatten()))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(10, activation='softmax'))