Normalization笔记
【摘要】 1pytorch的：
class torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True) [source]
对小批量(mini-batch)的2d或3d输入进行批标准化(Batch Normalization)操作
在每一个小批量（mini-batch）数据中，计算输入各个维度...
1pytorch的：
class torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True) [source]
对小批量(mini-batch)的2d或3d输入进行批标准化(Batch Normalization)操作
在每一个小批量（mini-batch）数据中，计算输入各个维度的均值和标准差。gamma与beta是可学习的大小为C的参数向量（C为输入大小）
在训练时，该层计算每次输入的均值与方差，并进行移动平均。移动平均默认的动量值为0.1。
在验证时，训练求得的均值/方差将用于标准化验证数据。
参数：
num_features： 来自期望输入的特征数，C from an expected input of size (N,C,L) or L from input of size (N,L)
eps： 为保证数值稳定性（分母不能趋近或取0）,给分母加上的值。默认为1e-5。
momentum： 动态均值和动态方差所使用的动量。默认为0.1。
affine： 一个布尔值，当设为true，给该层添加可学习的仿射变换参数。
Shape： - 输入：（N, C）或者(N, C, L) - 输出：（N, C）或者（N，C，L）（输入输出相同
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原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/102413704
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