批量归一化：提升深度学习模型训练效率和泛化能力
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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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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