https://blog.csdn.net/lqfarmer/article/details/72518331
剛開(kāi)始做實(shí)驗(yàn)就想把看到的都應(yīng)用上只锻，但是batch normalization并不適用于文本峦筒，主要是batch normalization主要用于圖像中的通道維度求平均和歸一化，比如圖片有紅口蝠，藍(lán)，綠三個(gè)channel妈倔，會(huì)給對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)在這三個(gè)通道上求歸一化等曼，而RNN的輸出或者是輸入都是時(shí)序數(shù)據(jù)巡验，并沒(méi)有通道概念，并且詞向量做歸一化可能效果并不好哼审，我還沒(méi)有試過(guò)谐腰。
