LayerNormalization（层归一化）和BatchNormalization（批量归一化）都是深度学习中常用的归一化技术，用于加速训练过程和改善模型性能。它们的主要区别在于归一化的方式和应用的场景。BatchNormalization（批量归一化）：归一化方式：BatchNormalization对每个特征在小批量数据上进行归一

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1.随机梯度下降法梯度计算的时候随机抽取一条importnumpyasnpX=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn(100,1)X_b=np.c_[np.ones((100,1)),X]n_epochs=10000learn_rate=0.001m=100theta=np.random.randn(2,1)forepoch

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在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比在标准的梯度下降中，参数的更新公式是：θ=θ−η∇θJL(θ)\theta=\theta-\eta\nabla_\thetaJL(\theta)θ=θ−η∇θ​JL(θ)其中，η\etaη是学习率，∇θJL(θ)\nabla_\thetaJL(\theta)∇θ​JL(θ)是损失函数JL

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ioimportmathimportsklearnimportsklearn.datasetsfromopt_utilsimportload_params_and_grads,initialize_parameters,forward_propagation,backward_propagationfromopt_utilsimportcomp

 1.下载数据并将数据读到内存 图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集。mnist_train是一个torchvision.datasets.mnist.FashionMNIST类型(数据集类型？)的对象：它是一个有60000张图片及其标签的数据集：它的

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1.小批量数据梯度下降在大规模的应用中（比如ILSVRC挑战赛），训练数据可以达到百万级量级。如果像这样计算整个训练集，来获得仅仅一个参数的更新就太浪费了。一个常用的方法是计