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在Lasagne框架中，批量歸一化可以通過lasagne.layers.batch_norm函數來實現。這個函數接受一個輸入層作為參數，并返回一個批量歸一化層。在神經網絡的每個隱藏層之后添加批量歸一化層可以幫助加速收斂和提高模型的泛化能力。
批量歸一化的實現原理是在每個mini-batch中對輸入數據進行歸一化處理，即對每個特征維度進行歸一化。具體來說，對于每一個特征維度，批量歸一化會計算該維度上的均值和標準差，并使用這些統計量對該維度上的數據進行歸一化處理。
在Lasagne框架中，批量歸一化層的參數包括input_layer（輸入層）、axes（需要進行歸一化的軸）、epsilon（用于避免除以零的小數值）等。通過調用lasagne.layers.get_output函數可以獲取批量歸一化層的輸出。
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