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在深度学习领域，我们经常会遇到一个概念——Batch normalization（批归一化）。它就像是模型训练中的一个“调和剂”，帮助我们解决模型训练过程中出现的一些问题。当我们构建神经网络时，不同层之间的输入数据分布可能会发生变化，这会使得后续层的学习变得困难。此时，Batch normalization就派上用场了。它通过规范化每层的输入，使其满足均值为0，方差为1的标准正态分布，从而加速模型的收敛速度，提高模型的稳定性。

简而言之，Batch normalization就像是一个“调节器”，能够使模型更加稳定地进行训练，减少对超参数的依赖，同时还能有一定的正则化效果，降低过拟合的风险。因此，在实际应用中，Batch normalization已经成为了很多深度学习框架中的标配之一。🛠️🔍