17批标准化（Batch Normalization ）

批标准化（Batch Normalization ）简称BN算法，是为了克服神经网络层数加深导致难以训练而诞生的一个算法。根据ICS理论，当训练集的样本数据和目标样本集分布不一致的时候，训练得到的模型无法很好的泛化。

而在神经网络中，每一层的输入在经过层内操作之后必然会导致与原来对应的输入信号分布不同,,并且前层神经网络的增加会被后面的神经网络不对的累积放大。这个问题的一个解决思路就是根据训练样本与目标样本的比例对训练样本进行一个矫正，而BN算法（批标准化）则可以用来规范化某些层或者所有层的输入，从而固定每层输入信号的均值与方差。

使用方法

批标准化一般用在非线性映射（**函数）之前，对y= Wx + b进行规范化，是结果(输出信号的各个维度)的均值都为0,方差为1,让每一层的输入有一个稳定的分布会有利于网络的训练

在神经网络收敛过慢或者梯度爆炸时的那个无法训练的情况下都可以尝试

Batch normalization 的 batch 是批数据, 把数据分成小批小批进行 stochastic gradient descent. 而且在每批数据进行前向传递 forward propagation 的时候, 对每一层都进行 normalization 的处理,

计算公式

我们引入一些 batch normalization 的公式. 前三步就是我们在刚刚一直说的 normalization 工序, 但是公式的后面还有一个反向操作, 将 normalize 后的数据再扩展和平移. 原来这是为了让神经网络自己去学着使用和修改这个扩展参数 gamma, 和 平移参数 β, 这样神经网络就能自己慢慢琢磨出前面的 normalization 操作到底有没有起到优化的作用, 如果没有起到作用, 我就使用 gamma 和 belt 来抵消一些 normalization 的操作.