在PyTorch中，BatchNorm層是一種用于神經(jīng)網(wǎng)絡中的歸一化技術(shù)。它可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程并提高模型的性能。BatchNorm層通過對每個批次的輸入進行標準化操作來減少內(nèi)部協(xié)變量偏移，從而使網(wǎng)絡更加穩(wěn)定和易于訓練。BatchNorm層通常應用在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、全連接網(wǎng)絡等不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡中。通過在網(wǎng)絡中添加BatchNorm層，可以加快模型的收斂速度，提高模型的泛化能力并避免過擬合。
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