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4.2 批归一化（Batch Normalization） 4.2 批归一化（Batch Normalization） 在深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的训练过程中，一个核心挑战是网络的层数越深，训练就越困难。这部分原因在于梯度消失或爆炸，但另一个重要因素是内部协变量转移（Internal Covariate Shift, ICS）问题。 会员。《4.2 批归一化（Batch Normalization）》收录于灏天文库文集《CNN 深度解析：图像识别的基石》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/449-cnn-%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90%E5%9B%BE%E5%83%8F%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%9A%84%E5%9F%BA%E7%9F%B3

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