正则化 归一化卷积归一化层融合原理
    卷积归一化（Convolutional Normalization）是一种用于深度神经网络中的正则化方法，它可以加速网络的收敛速度，并提高网络的精度和鲁棒性。卷积归一化层是通过对每个样本的每个特征通道在训练时进行均值和标准差的归一化后，将其转换为具有零均值和单位方差的数据，以使得网络的学习更加稳定和高效。
    融合是为了提高模型性能，将不同的方法组合起来，从而得到更加可靠的结果。卷积归一化层的融合主要是为了解决深度神经网络中的优化问题，通过将卷积层和归一化层结合起来，在每次迭代时都执行卷积和归一化操作。这样可以减少每个特征图的方差，并更好地控制因特征图的数量而引起的崩溃现象。卷积归一化层融合同时对于每个样本在不同时间点的特征进行处理，可以使得数据更加稳定，从而提高模型的精度和泛化能力。
    总之，卷积归一化层的融合是为了提高深度神经网络模型的稳定性和性能。

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