批量归一化会破坏验证性能

批量归一化（Batch Normalization）是一种在深度神经网络中用于加速训练过程和提高模型性能的技术。它通过对每个小批量的输入进行归一化操作，使得网络的输入分布更加稳定，有助于减少梯度消失和梯度爆炸问题，加速网络的收敛速度。

尽管批量归一化在训练过程中能够带来一些优势，但在验证过程中可能会破坏模型的性能。这是因为在验证过程中，通常是对单个样本进行推断，而不是对小批量样本进行推断。在批量归一化中，归一化操作是基于小批量样本的统计信息进行的，因此在验证过程中，无法获得相同的统计信息，导致归一化结果可能不准确。

为了解决这个问题，可以使用移动平均（Moving Average）的方法来估计训练过程中归一化所需的统计信息，并在验证过程中使用这些估计值进行归一化操作。移动平均通过对训练过程中每个批次的统计信息进行指数加权平均，得到一个全局的均值和方差估计。在验证过程中，使用这些全局的均值和方差来进行归一化，从而保持模型的性能。

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