批处理归一化(BN)已经成为许多先进深度学习模型的重要组成部分，特别是在计算机视觉领域。它通过批处理中计算的平均值和方差来规范化层输入，因此得名。要使BN工作，批大小必须足够大，通常至少为32。但是，在一些情况下，我们不得不满足于小批量:

当每个数据样本高度消耗内存时，例如视频或高分辨率图像

当我们训练一个很大的神经网络时，它只留下很少的GPU内存来处理数据

因此，我们需要BN的替代品，它能在小批量下很好地工作。组归一化(GN)是一种最新的规范化方法，可以避免利用批处理维，因此与批处理大小无关。

不同的归一化方法

为了促进GN的表述，我们将首先看一下以前的一些标准化方法。

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