.Batch Normalization 简单理解 📊
发布时间：2025-03-03 18:16:04来源：
在深度学习领域，模型训练时经常遇到的一个挑战就是内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）。这指的是随着模型参数的更新，每一层的输入分布也在不断变化，导致训练过程变得缓慢且不稳定。为了解决这个问题，Batch Normalization (BN) 应运而生。它通过标准化每一层的输入来加速神经网络的训练，让每个神经元的输入都有一个更稳定的分布。
简单来说，Batch Normalization 就是在每个 mini-batch 上对数据进行标准化处理，使其均值接近于 0，方差接近于 1。这样做不仅能够加快模型收敛速度，还能提高模型的泛化能力。此外，BN 还引入了可学习的缩放和平移参数，以便模型可以恢复原始数据的任何可能的表征。
总之，Batch Normalization 是一种有效的技术，通过标准化输入，让模型训练变得更加稳定和高效。🚀
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