标签:训练 ## 网络 pytorch 归一化 原理 BatchNorm 数据
## 背景 深度学习会使用大量的数据,不同batch之间数据的分布差异会比较大,这会使网络更难训练。这样我们将输入的数据归一化不就好了吗?可是网络在训练过程中,每一层输出的分布一直在变化,[^1] ## BatchNorm基本原理 [^]: (Ioffe S, Szegedy C. Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2015: 448-456.)标签:训练,##,网络,pytorch,归一化,原理,BatchNorm,数据 来源: https://www.cnblogs.com/wangtianfu/p/15327648.html
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