Batch Normalization層
Batch Normalization的加速作用體現在兩個方面：一是歸一化了每層和每維度的scale，所以可以整體使用一個較高的學習率，而不必像以前那樣遷就小scale的維度；二是歸一化後使得更多的權重分界面落在了數據中，降低了overfit的可能性，因此一些防止overfit但會降低速度的方法，例如dropout和權重衰減就可以不使用或者降低其權重。截止到目前，還沒有哪個機構宣布重現了論文中的結果，不過歸一化的用處在理論層面就已經有了保證，以後也許歸一化的形式會有所改變，但逐層的歸一化應該會成為一種標準。
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