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CT影像學(xué)與深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)綜述目錄TOC\o"1-3"\h\u25428CT影像學(xué)與深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)綜述 [57]，也就是批標(biāo)準(zhǔn)化，或可稱作批歸一化。BatchNormlization方法(后文本文均簡稱BatchNorm或BN)是按照batch，也就是訓(xùn)練批次對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化，具體來說就是對數(shù)據(jù)進行均值為0，方差為1的標(biāo)準(zhǔn)化。設(shè)樣本集訓(xùn)練過程中batchsize為,其中某個batch的樣本集合為，，則以該樣本集合為例，BatchNorm標(biāo)準(zhǔn)化步驟如下：對樣本集合求取均值：(2.31)(2)對該樣本集合求取方差：(2.32)(3)將該樣本集合進行標(biāo)準(zhǔn)化：(2.33)通過以上三步，輸入數(shù)據(jù)即變換為均值為0，方差為1的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，將其送入網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)前或者后，以此減小數(shù)據(jù)分布的偏向。最后，BN層還分配了兩個超參數(shù)和用于監(jiān)督最后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)：如果BatchNorm操作確實對網(wǎng)絡(luò)具有增益效果那么直接使用步驟(3)的結(jié)果，而如果BatchNorm操作并未對網(wǎng)絡(luò)起到確實的增益效果，則利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和對數(shù)據(jù)進行修正，恢復(fù)數(shù)據(jù)原本的分布情況。其具體表達如式(2.3

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