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批次标准化（BN）是通常纳入深度学习模型中以在小型批次内执行标准化的一项重要技术。通过应用白化，可以进一步放大BN在提高模型学习效率方面的优点，而可以通过组归一化（GN）避免其在估计总体统计量以进行推理方面的缺点。.. 本文提出了群组美白（GW），它利用了美白操作的优点，避免了小批处理中进行规范化的

条件分析通过探索曲率矩阵的频谱来发现优化目标的前景。理论上已经对线性模型进行了很好的探索。.. 我们将此分析扩展到深度神经网络（DNN），以调查其学习动态。为此，我们提出了分层的条件分析，该分析独立地探索了关于每个层的优化环境。这种分析在理论上是根据在实践中大致成立的假设进行支持的。根据我们的分析，