在Keras中,批量歸一化是一種用于加速深度神經網絡訓練的技術。它通過在每個訓練批次中將輸入數據進行歸一化處理,使得網絡在學習過程中更加穩定和快速。批量歸一化的主要作用是使得網絡的輸入分布穩定,可以減少梯度消失或梯度爆炸的問題,加快網絡的收斂速度,提高網絡的泛化能力。在Keras中,可以通過在模型中添加BatchNormalization層來實現批量歸一化。
BatchNormalization
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