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bn层计算的均值和方差是
channel的
channel的
输入数据是nchw，求得的均值和方差均是长度为c的向量
mini-batch指的是一个batch的所有样本对应通道组合成一个minibatch，1个nchw的数据有c个mini-batch
一个mini-batch在一起进行求均值和方差
H
W的归一化，求出N
C个均值与方差，然后N个均值与方差求出一个均值与方差的Vector，size为C
，
即相同通道的一个mini_batch的样本求出一个mean和variance
W的归一化，求出N
C个均值与方差，然后N个均值与方差求出一个均值与方差的Vector，size为C
，
即相同通道的一个mini_batch的样本求出一个mean和variance
每次迭代时采用的是滑动平均方式更新，滑动平均系数moving_average_fraction 默认是0.999，而2表示调用函数接口第2个参数，最终结果保存下来用作测试
caffe-master src/caffe/proto/caffe.proto:535: optional float moving_average_fraction = 2 [default = .999];
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