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BN和LeakyReLU
def DarknetConv2D_BN_Leaky(*args, **kwargs):
# 归一化
# DarkNet中用到的卷积块，卷积块中包含了归一化和激活函数
"""Darknet Convolution2D followed by BatchNormalization and LeakyReLU."""
no_bias_kwargs = {
'use_bias': False}
no_bias_kwargs.update(kwargs)
return compose(
DarknetConv2D(*args, **no_bias_kwargs),
BatchNormalization(),
LeakyReLU(alpha=0.1))
以yolov3中DarkNet网络的这段代码为例，细说网络中的具体结构 该卷积块中包含三个内容：二维卷积操作（DarknetConv2D）、归一化（BatchNormalization）、非线性激活函数（LeakyReLU）。
背景（为什么会提出这种方法）
原理（理解的基础上说明大概步骤）
举例（简单介绍主流的方法）
就以上三个方面对BN的理解
1、BN算法产生的背景
https://blog.csdn.net/qq_37100442/article/details/81776191
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