BN的gama labada意义是什么

• \gamma（缩放参数）：对标准化后的数据进行缩放（拉伸或压缩），控制数据的方差大小。通过学习调整\gamma，模型能自主决定标准化后数据的分布方差是否需要恢复或调整，避免标准化过度限制模型表达能力。 • \beta（平移参数）：对标准化后的数据进行平移，控制数据的均值位置。通过学习调整\beta，模型能自主决定标准化后数据的分布均值是否需要偏移，增加模型对数据分布的适应性。 二者配合，使BN在标准化数据的同时，通过线性变换 y = \gamma \hat{x} + \beta（\hat{x} 为标准化后数据），让模型能根据任务需求灵活调整数据分布，既利用了标准化的优势（加速训练、缓解梯度问题等），又避免了标准化对模型表达能力的限制，提升了模型的灵活性与表现力。