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[机器学习]以下关于batch normalization说

[不定项选择题]

以下关于batch normalization说法正确的是：

normalization的均值方差计算是基于全部训练数据的

normalization的均值方差只基于当前的minibatch

normalization对输入层的每一维单独计算均值方差，

normalization的输出分布服从均值为0，方差为1的高斯分布

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小太阳hello

bn基于minibatch没问题，

c选项表示不懂，bn并没有对[N,H,W,C]每一维都计算了方差和均值啊，不是只计算了N,H,W这三个维度么

normalization会使输入保持0,1的正态分布，但是输出就不能保证了。

发表于 2018-09-07 21:08:15 回复(0)

XuuuMeng

这里的normalization指的是Batch Normalization的输出，而服从标准正态分布的是，上图的normalize部分，是BN的其中一部分。

发表于 2018-10-19 10:21:48 回复(0)

牛客322268448号

D选项认为有问题，BN的输出本来就是normalized之后的，只有BN层的输出为了可学习才加入线性参数

发表于 2018-12-20 09:51:56 回复(1)

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上传者：小小

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