BatchNorm momentum约定PyTorch

BatchNorm momentum是PyTorch中用于控制批归一化操作的动量参数。在深度学习模型中，批归一化是一种常用的技术，用于加速模型的训练过程和提高模型的性能。

BatchNorm momentum是一个介于0和1之间的参数，用于平衡当前批次的统计信息和历史统计信息的权重。具体来说，它控制了在每个训练步骤中，当前批次的统计信息与之前批次的统计信息之间的比例。较大的momentum值会使得历史统计信息的影响更大，而较小的momentum值则会使得当前批次的统计信息更加重要。

BatchNorm momentum的作用是为了解决批归一化在小批量训练中的不稳定性问题。当批次较小时，当前批次的统计信息可能会受到噪声的影响，导致模型的训练不稳定。通过引入momentum参数，可以使得模型更加稳定地学习到全局的统计信息，从而提高模型的性能和泛化能力。

在PyTorch中，可以通过设置BatchNorm层的momentum参数来调整批归一化操作的动量。一般推荐将momentum设置为较大的值，例如0.9或0.99，以平衡当前批次的统计信息和历史统计信息的权重。

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