本文介绍了一种新的归一化技术——上下文归一化，旨在提高图像数据模型的收敛速度和性能。通过调整特征缩放，使数据适应目标任务的上下文，实验表明该方法在多个数据集上表现优异。此外，文中还提到其他归一化方法的研究进展，如批次通道规范化和组归一化等，均有效提升了深度神经网络的训练效率和准确性。