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下列关于BN的说法错误的是

[单选题]
下列关于BN的说法错误的是 
  • 破坏原来的数据分布，一定程度上缓解过拟合
  • 减少梯度消失，加快收敛速度，提高训练精度
  • 可以不再使用局部响应归一化
  • 计算与批量大小无关，并且其准确度在各种批量大小下都很稳定
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allin校招的橘子很爱看剧头像 allin校招的橘子很爱看剧
局部响应归一化（Local Response Normalization，LRN）是一种受神经科学中侧抑制机制启发的激活值归一化方法，最早由Krizhevsky等人在AlexNet中提出，用于增强模型对高激活神经元的敏感度，提升泛化能力。 属于非学习层
发表于 2025-09-04 01:22:50 回复(0)
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深度学习
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