归一化

什么是Batch Normalization？Batch Normalization是在2015年提出的数据归一化方法，主要用在深度神经网络中激活层之前。它的主要作用是加快模型训练时的收敛速度，使模型训练过程更加稳定，避免梯度爆炸或消失，并起到一定的正则化作用，有时甚至可以替代Dropout。

神经网络归一化方法总结在深度学习中，归一化是提高训练效率和稳定性的关键技术。以下是几种常见的神经网络归一化方法的总结，包括其核心思想、适用场景及优缺点。

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目标检测数据集图片及标签同步裁剪目录前言具体方法使用介绍完整代码在目标检测任务中，模型的训练依赖于大量高质量的标注数据。然而，获取足够多的标注数据集往往代价高昂，并且某些情况下，数据集中的样本分布不均衡，这会导致模型的泛化能力不足。为此，数据增强成为提升模型性能的常用方法之一。

【详细易懂】快速傅里叶变换（FFT）生成的频率、幅度具体求解过程“通过计算，把信号的配方罗列出来”即：已知一个时域的随时间变化的信号，该信号可以通过FFT拆分该信号，得到由该信号分解后得到的由不同频率及其幅度组成的频域图，其直观图如下图所示。

【深度学习】数据归一化/标准化 Normalization/Standardization目录一、实际问题二、归一化 Normalization三、归一化的类型1. Min-max normalization (Rescaling)