技术背景

在机器学习和深度学习中，归一化是一种常见的数据预处理技术，能够加快模型的训练速度和提高模型的稳定性。输入归一化是在将数据输入模型之前对其进行处理，而批量归一化（Batch Normalization）则是在模型内部对每一批次的数据进行归一化处理。有人提出疑问，能否在输入层之后直接使用批量归一化层，而不对数据进行归一化，并且期望获得相似的效果和性能。

钛媒体App 8月8日消息，清华大学电子工程系方璐教授课题组和自动化系戴琼海院士课题组日前实现了光计算系统大规模神经网络的高效精准训练。该研究成果以“光神经网络全前向训练”为题，于北京时间8月7日晚在线发表于《自然》期刊。

金融界2024年4月29日消息，据国家知识产权局公告，TCL科技集团股份有限公司取得一项名为“一种图像处理方法、装置及智能终端“，授权公告号CN111383187B，申请日期为2018年12月。

金融界2024年8月8日消息，天眼查知识产权信息显示，北京君正集成电路股份有限公司取得一项名为“一种车辆检测训练中网络结构的设计方法“，授权公告号 CN113673667B，申请日期为 2020 年 5 月。