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批量归一化(BN层)
核心思想就是把一整个批次的均值和方差固定在一定的范围内,满足一个均匀分布,和标准化不同的是它并不是把均值和方差映射在[0,1]的区间内。这个α(偏移)和β(缩放)是可以学习的参数,在每一轮迭代中都会更新,这也使得α和β能更好的拟合这个模型。
期中的moving_mean和moving_var就是对应的就是α和β,在每次跌打都会更新,eps根据这个后面的介绍好像是学习率,因为后面介绍时eps=1e-5,应该是学习率
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