Translations:Batch Normalization Accelerating Deep Network Training/17/zh

作者還觀察到，批歸一化降低了對精確初始化的依賴，允許使用更高的學習率而不發散，並提供了輕微的正則化效果，因為每個樣本的歸一化值取決於其小批量中的其他樣本，從而引入了隨機噪聲。