我最近在Keras中尝试使用批量归一化。我在想，批量归一化是否也对神经网络的输入进行了归一化。这是否意味着我无需对网络的输入进行标准化，而是依赖BN来完成这项工作？

回答：

虽然你确实可以用它来做这件事，但批量归一化并不是为此设计的，你很可能会因为样本量有限（样本量即你的批量大小）而在归一化过程中引入抽样误差。

我不建议使用批量归一化来归一化你的输入的另一个原因是，它引入了校正项gamma和beta（训练参数），如果不禁用它们，将会扭曲你的训练数据。

对于测试数据的归一化，我建议在完整的训练集上使用z-score归一化（例如，通过sklearn的StandardScaler）或其他适当的替代方法，但不推荐使用批量归一化。