深度学习基础之----BN、LN、IN、GN、SN

？目录深度学习中的归一化问题 BN(Batch Normalizatioon) BN为了解决什么问题？ BN的主要思想 BN伪代码 BN的使用位置 BN的优势 BN存在的问题 LN(Layer Normalization) LN为了解决什么问题？ LN的主要思想 LN的优势 IN(Instance Normalization) 为什么提出IN？ IN的做法 GN(Group Normalization) 为什么提出GN？ GN的主要思想 SN（Switchable Normalization）github 全网最详细、最全面、最易懂的normalization解读

 2023-02-27
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