Keras:引入批量规范化后的NaN训练损失

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一个高级的神经网络API，可以方便地构建和训练各种深度学习模型。在深度学习中，批量规范化（Batch Normalization）是一种常用的技术，用于加速神经网络的训练过程并提高模型的性能。

批量规范化通过对每个小批量的输入进行规范化处理，使得网络在训练过程中的输入分布更加稳定。具体而言，它通过对每个小批量的输入进行均值归一化和方差归一化，使得输入的均值接近0，方差接近1。这样可以减少网络中的内部协变量偏移问题，加速网络的收敛速度，并且有助于防止梯度消失或梯度爆炸的问题。

在Keras中，可以通过在神经网络层中添加BatchNormalization层来引入批量规范化。例如，在使用Sequential模型构建神经网络时，可以在需要进行批量规范化的层后面添加BatchNormalization层。下面是一个示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, BatchNormalization

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

在上述代码中，我们在两个Dense层之间添加了两个BatchNormalization层，以实现对输入的批量规范化。

批量规范化在深度学习中有广泛的应用场景，包括图像分类、目标检测、语音识别等。它可以加速模型的训练过程，提高模型的准确性和稳定性。

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