什么是批归一化（Batch Normalization）？
批归一化（Batch Normalization）是一种深度学习中用于优化神经网络训练的技术，通过对每个小批量的输入数据进行标准化处理，使其均值为0、方差为1，从而减少内部协变量偏移，加速模型收敛速度，允许使用更高的学习率，并提升泛化能力。这一方法通常在神经网络的层间插入，尤其在激活函数前后，以稳定梯度流动。 在AI产品开发的实际落地中，批归一化被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等场景，它显著降低了训练不稳定性和过拟合风险，缩短了模型调试周期，使产品经理能更高效地规划资源和时间。延伸阅读推荐Sergey Ioffe和Christian Szegedy的论文「Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift」（2015年）。