全息图归一化引用此代码/算法或其任何部分： Latychevskaia和Hans-Werner Fink，“全息术中双图像问题的解决方案”，《物理评论快报》 98、233901（2007） 和Latychevskaia和Hans-Werner Fink，“从单个全息记录同时重建相位和幅度对比度”，Optics Express 17（13），第10697-10705（2009）10.1364 / OE.17.010697

双目视觉领域的经典论文，归一化8点算法求解F阵，作者Richard I. Hartley。matlab源码：http://download.csdn.net/detail/shyn02588/9673241

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PyTorch中的滤波器响应归一化层 该存储库包含可用于最近发布的“的直接可用模块。 特征 1D，2D，3D FilterResponseNorm 可学习的epsilon参数 贡献者 基准线 参考 [1]

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输入一个conv2d层或transposedconv2d层，并为sn层命名。 inputlayer需要：过滤器大小，num个过滤器（输出通道大小），num个通道（输入通道大小）。 例子 ： SpectralNormalization（convolution2dLayer（filterSize，numFilters，“ NumChannels”，3，'Stride'，2，'Padding'，'same'，'Name'，'conv1'），“ sn1”） SpectralNormalization（transposedConv2dLayer（filterSize，numFilters，“ NumChannels”，64，'Name'，'detc5'，“ Stride”，2，'Cropping'，'same'），“ sn19”）

matlab数据归一化处理，自己总结的，一起学习下

连续值信息熵MATLAB代码NMI Octave 和 R 函数用于计算二进制信号的归一化多信息（互信息的多元版本）。 版权所有 2016 Kenneth Ball 根据 Apache 许可，2.0 版（“许可”）获得许可； 除非遵守许可，否则您不得使用此文件。 您可以在以下网址获取许可证副本 http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 除非适用法律要求或书面同意，否则根据许可分发的软件是按“原样”分发的，没有任何类型的明示或暗示的保证或条件。 请参阅许可证以了解管理许可证下的许可和限制的特定语言。 如果您使用或修改这些功能之一，请参考以下论文： Kenneth R. Ball、Christopher Grant、William R. Mundy、Timothy J. Shafer，用于不断增长的神经网络的互信息的多元扩展，神经网络（2017 年），印刷中。 依赖项：Octave/MATLAB 版本：NONE R 版本：pracma（必需）、编译器（可选） nmi.m 是一个 Octave/MATLAB 函数，用于计算二进制值信号的归一化多信息

1.由来： 由google2015年提出，深度神经网络训练的技巧，主要是让数据的分布变得一致，从而使得训练深层神经网络更加容易和稳定。 2.作用 BN的作用就是将这些输入值或卷积网络的张量进行类似标准化的操作，将其放缩到合适的范围，从而加快训练速度；另一方面使得每一层可以尽量面对同一特征分布的输入值，减少了变化带来的不确定性 3.操作阶段 4.操作流程 计算每一层深度的均值和方差 对每一层设置2个参数，γ和β。假设第1深度γ=2、β=3；第2深度γ=5、β=8。 使用缩放因子γ和移位因子β来执行此操作。 随着训练的进行，这些γ和β也通过反向传播学习以提高准确性。这就要求为每一层学习2个