改写批量归一化操作可以将输入数据或特征的分布调整到较为合理的范围内以便模型网络的其它层可以更好地使用梯度进行学习有助于缓解梯度爆炸和梯度消失的问题。根据实践中的经验加入批量归一化层可以极大减少模型收敛事件同时可以提高模型的泛化性能减轻模型对Dropout操作和正则化的依赖问题。
通过批量归一化操作，可以将输入数据或特征的分布调整到更合理的范围内，以使模型网络的其他层能够更好地使用梯度进行学习，从而缓解梯度消失和梯度爆炸的问题。在实践中，添加批量归一化层可以大大减少模型收敛时间，提高模型的泛化能力，减少对Dropout操作和正则化的依赖。
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