当只有2个ConvLayer和一个小数据集时，BatchNormalization和ELU？
当只有2个ConvLayer和一个小数据集时，BatchNormalization和ELU可以起到一定的作用。
BatchNormalization是一种用于加速神经网络训练的技术，它通过对每个小批量的输入进行归一化，使得网络在训练过程中更加稳定。它的优势包括：
- 加速收敛：BatchNormalization可以加速神经网络的收敛速度，使得网络更快地学习到有效的特征表示。
- 减少梯度消失和梯度爆炸：通过对输入进行归一化，BatchNormalization可以减少梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络更加稳定。
- 正则化效果：BatchNormalization在一定程度上可以起到正则化的效果，减少过拟合的风险。
ELU（Exponential Linear Unit）是一种激活函数，它在负值区域有一个非零的斜率，可以缓解梯度消失问题。它的优势包括：
- 缓解梯度消失：ELU在负值区域有一个非零的斜率，可以缓解梯度消失问题，使得网络更容易训练。
- 更接近生物神经元：ELU的形状更接近生物神经元的激活模式，可以更好地模拟神经元的行为。
对于只有2个ConvLayer和一个小数据集的情况，BatchNormalization和ELU可以帮助网络更快地收敛，并减少梯度消失问题。推荐的腾讯云相关产品包括：
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