1. BN的是做什么的。

它其实做了两件事：

（1）批量归一化: 输入归一化x_norm = (x-u)/std，其中u和std是个累计计算的均值和方差。

（2）缩放与位移:y = alpha*x_norm+beta，对归一化后的x进行比例缩放和位移。其中的alpha和beta是通过迭代学习得到的。

可以看出:

批量归一化共有三个参数：均值、方差和滑动系数。由于BN的三个参数都是来自于样本的计算，不需要学习.
- 参数可以有如下使用渠道:
  - 使用保存的均值和方差，
  - 采用滑动平均计算新的均值和方差
  - 滑动平均的衰减系数，默认为0.999.
  - eps:分母附加值，防止除以方差出现0的操作，默认为1e-5（不同框架采用的默认值不一样）。
缩放与位移有两个参数，参数可调。
- 需要注意的是alpha与beta均为向量，针对输入的channels进行的处理，因此不能简单的认定为一个float的实数。

批量归一化的均值与方差计算

参考:
Caffe Scale层解析 https://www.cnblogs.com/zhibei/p/12988187.html
caffe常用层： batchNorm层和scale层 https://www.cnblogs.com/LaplaceAkuir/p/7811383.html

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