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一般在神经网络中会用到数据的归一化，比如在卷积层后进行归一化然后再下采样然后再激活等。目前比较受欢迎的数据归一化层有：BN(Batch Normalization)，LN(Layer Normalization)，IN(Instance Normalization)，GN(Group Normalization)这4种。本篇文章主要是对比一下它们各自是怎么计算的。先看对数据的归一化是这么操作的。其

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分类任务中会有明显的正负样本，比如猫狗分类，label=cat 的所有图片都是 这个类的正样本，其他图片作为负样本。

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