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夏令营手册：向李宏毅学深度学习

批量归一化

如果误差表面很崎岖，它比较难训练。而**批量归一化（Batch Normalization，BN）**的作用是把误差表面变得平滑，能够更好地训练。

在一个线性的的模型里面，当输入的特征，每一个维度的值，它的范围差距很大的时候，我们就可能产生像这样子的误差表面，就可能产生不同方向，斜率非常不同，坡度非常不同的误差表面所以怎么办呢，有没有可能给特征里面不同的维度，让它有同样的数值的范围。如果我们可以给不同的维度，同样的数值范围的话，那我们可能就可以制造比较好的误差表面，让训练变得比较容易一点其实有很多不同的方法，这些不同的方法往往就合起来统称为特征归一化（feature normalization）

归一化有个好处，做完归一化以后，这个维度上面的数值就会平均是 0，其方差是 1，所以这一排数值的分布就都会在 0 上下；对每一个维度都做一样的归一化，所有特征不同维度的数值都在 0 上下，可能就可以制造一个比较好的误差表面。所以像这样子的特征归一化方式往往对训练有帮助，它可以让在做梯度下降的时候，损失收敛更快一点，训练更顺利一点。