大家好！👋今天我要和大家分享的是深度学习领域中一个非常重要的概念——Batch Normalization（批归一化）。📊
首先，让我们了解一下Batch Normalization的基本概念。它是一种用于加速神经网络训练过程的技术，通过标准化每一层的输入来减少内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）。🧐
接下来，我们来看看Batch Normalization是如何工作的。它主要包含两个步骤：首先计算当前批次数据的均值和方差；然后使用这些统计量对数据进行标准化处理。🛠️
此外，为了更好地适应不同场景下的需求，Batch Normalization还引入了可学习的参数γ（缩放因子）和β（平移因子），使得模型可以调整归一化后的数据分布。🔄
最后，我们来看一下Batch Normalization的优点。它不仅可以加快模型的收敛速度，还可以提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。🚀
希望今天的分享能帮助你更好地理解Batch Normalization！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言讨论！💬
深度学习 机器学习 人工智能 🧠
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