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　　Batch Normalization有什么作用?使用时需要注意什么?

　　一、作用：

　　1.加速收敛速度

　　Batch Normalization通过对每个小批量样本进行归一化操作，使得输入的特征具有零均值和单位方差，有助于减少梯度消失和梯度爆炸问题，从而加速神经网络的收敛速度。

　　2.提高模型稳定性

　　通过减少内部协变量偏移(internal covariate shift)，即隐藏层输入分布的变化，Batch Normalization有助于稳定模型的训练过程。这使得网络对初始权重选择的依赖较小，同时对学习率的选择也相对不敏感。

　　3.正则化效果

　　Batch Normalization在小批量样本上计算均值和方差，可以看作是对小批量样本进行一种正则化处理，有助于减少过拟合现象。

　　二、需要注意的事项：

　　1.批大小的选择

　　较大的批大小通常可以提供更稳定和准确的均值和方差估计，但会增加计算开销。批大小的选择需要在效果和计算资源之间进行平衡。

　　2.归一化层的位置

　　Batch Normalization通常放置在激活函数之前，即在卷积层或全连接层的输出之后，激活函数之前进行归一化操作。

　　3.训练和推断时的归一化计算

　　在训练过程中，Batch Normalization使用当前批量样本的均值和方差进行归一化。在推断(测试)过程中，通常使用训练过程中计算得到的滑动平均均值和方差进行归一化，这些滑动平均值可以在训练过程中进行累积计算。

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