深度学习推理时融合BN，轻松获得约5%的提速
批归一化（Batch Normalization）因其可以加速神经网络训练、使网络训练更稳定，而且还有一定的正则化效果，所以得到了非常广泛的应用。但是，在推理阶段，BN层一般是可以完全融合到前面的卷积层的，而且丝毫不影响性能。
Batch Normalization是谷歌研究员于2015年提出的一种归一化方法，其思想非常简单，一句话概括就是，对一个神经元（或者一个卷积核）的输出减去统计得到的均值，除以标准差，然后乘以一个可学习的系数，再加上一个偏置，这个过程就完成了。
下面我们简单介绍一下BN训练时怎么做，推理的时候为什么可以融合，以及怎么样融合。
一. BN训练时如何做
二. BN推理时怎么做
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