pytorch中BatchNorm2d的用法

CLASS torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)

基本原理为：

如图所示，块标准化的目的就是让传输的数据合理的分布，加速训练的过程。
输入为一个四维数据(N,C,H,W)，N-输入的batch size，C是输入的图像的通道数，(H,W）为输入的图像的尺寸。

• num_features – C

• eps 默认1e-5，加在分母上保持数据稳定（不会出现分母为0 的错误）

• momentum 默认0.1，在运行中对均值和方差的估计
  

• affine 默认为True，表示参数可学习（即γ和β）

• track_running_stats 默认True ,表示运行对均值和方差的估计
  track_running_stats=True表示跟踪整个训练过程中的batch的统计特性，得到方差和均值，而不只是仅仅依赖与当前输入的batch的统计特性。相反的，如果track_running_stats=False那么就只是计算当前输入的batch的统计特性中的均值和方差了。