bn层的位置位于卷积神经网络的卷积层之后，对数据进行归一化处理，避免数据在进行下一步处理（卷积或激活函数）时因数据过大造成过拟合，导致网络性能不稳定，bn的函数数学原理如下：
bn的参数有：
num_features：输入参数是batch_size*num_features*height*width,即为其中特征的数量。
bn的结果就是代表卷积层数据经过正则化层之后得到的网络层数据
bn层的位置位于卷积神经网络的卷积层之后，对数据进行归一化处理，避免数据在进行下一步处理（卷积或激活函数）时因数据过大造成过拟合，导致网络性能不稳定，bn的函数数学原理如下：
bn的参数有：
num_features：输入参数是batch_size*num_features*height*width,即为其中特征的数量。
bn的结果就是代表卷积层数据经过正则化层之后得到的网络层数据
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本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/rcvgbltx.html
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