TensorFlow中如何编写批量归一化批量操作的示例代码？

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批量归一化+在神经网络优化方法中，有一种广泛应用的技巧——批量归一化，它显著提升了神经网络的识别精度。在网络的前向计算中，当输出数据不再一致时，这种技巧尤为有效。

批量归一化

在对神经网络的优化方法中，有一种使用十分广泛的方法——批量归一化，使得神经网络的识别准确度得到了极大的提升。

在网络的前向计算过程中，当输出的数据不再同一分布时，可能会使得loss的值非常大，使得网络无法进行计算。产生梯度爆炸的原因是因为网络的内部协变量转移，即正向传播的不同层参数会将反向训练计算时参照的数据样本分布改变。批量归一化的目的，就是要最大限度地保证每次的正向传播输出在同一分布上，这样反向计算时参照的数据样本分布就会与正向计算时的数据分布一样了，保证分布的统一。

了解了原理，批量正则化的做法就会变得简单，即将每一层运算出来的数据都归一化成均值为0方差为1的标准高斯分布。这样就会在保留样本分布特征的同时，又消除层与层间的分布差异。在实际的应用中，批量归一化的收敛非常快，并且有很强的泛化能力，在一些情况下，完全可以代替前面的正则化，dropout。