本文介绍了组归一化（GN）作为批量归一化（BN）的替代方案，解决了小批量下的估计问题，适用于目标检测和图像分割等任务。研究表明，GN与BN在分布式学习中的表现相似。此外，提出了结合白化和组归一化的Group Whitening方法，验证了其在不同网络架构中的性能优势，并探讨了批量标准化的改进方法，以提高神经网络的训练效果和收敛速度。