BN（Batch Normalization）層：BN層的作用是對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程。通過對每個mini-batch的輸入進行標(biāo)準(zhǔn)化，可以減少網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的協(xié)變量偏移，提高網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和穩(wěn)定性。
Scale層：Scale層通常與BN層一起使用，用于對BN層輸出的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果進行縮放和平移操作，以恢復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達能力。Scale層可以學(xué)習(xí)到每個特征的縮放系數(shù)和偏置量，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更好地適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)分布。
ReLU（Rectified Linear Unit）層：ReLU層是一種激活函數(shù)，常用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層。ReLU函數(shù)可以將小于0的輸入值置為0，保持大于0的輸入值不變，從而引入非線性因素，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達能力和擬合能力。ReLU函數(shù)還具有稀疏性和抑制過擬合的作用，能夠加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程并提高性能。
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