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一、批归一化的原理
传统的神经网络在训练时可能会面临梯度消失或梯度爆炸的问题，这往往需要对权重进行合适的初始化以及对学习率进行调节。批归一化提出了一个较为通用的解决方案，它通过对网络中每一层的输入进行归一化，使其具有统一的标准差和均值，从而加速网络的收敛过程。
批归一化方法具体的操作为：在每一层的计算过程中，先计算-mini-batch中每个样本的均值和标准差，然后利用这两个参数对每个样本进行归一化：
