Batch Normalization在Torch中的作用是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中對每個batch的輸入進(jìn)行歸一化處理，以加速訓(xùn)練過程并提高模型的泛化能力。具體來說，Batch Normalization可以使得每一層網(wǎng)絡(luò)的輸入保持零均值和單位方差，有助于解決梯度消失和梯度爆炸的問題，同時也有助于加速訓(xùn)練收斂速度和提高模型的穩(wěn)定性。通過Batch Normalization，可以減少一些訓(xùn)練技巧的需求，如使用更小的學(xué)習(xí)率、更好的權(quán)重初始化等。
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