本文探讨了Switchable Normalization（SN）技术，一种动态调整深度神经网络中不同归一化层的方法。SN通过学习不同归一化策略（如实例归一化、批量归一化和层归一化）的重要性权重，实现更灵活和高效的网络训练。
本博文是关于SN（Switchable Normalization）论文的阅读笔记
select different normalizers for different normalization layers of a deep neural network.
SN switches among them by learning their importance weights.通过学习IN、BN、LN的权重来实现选择
好下面的内容来自本人团队小伙伴的调研报告
参考材料
https://blog.youkuaiyun.com/e01528/article/details/81011234（关于SN描述较为详细的一篇博文）
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