딥러닝 batch normalization

Question

안녕하세요. 딥러닝 공부하고 있는데 batch normalization에 대해 궁금한 점이 생겨서 질문 올리게 되었습니다.batch normalization을 하는 이유가 input 값이 layer를 거칠때 internal covariance shift가 발생하는 것을 방지하기 위해 해주는 것으로 알고 있습니다. normalization을 하게 되면 input의 분포와 scale을 정규화하게 해주는데..CNN에서 batch normalization을 해줄 때 이것이 input image size와 관계가 있을까요? 현재 읽고 있는 논문에서 일정한 크기의 이미지를 사용함으로써 batch normalization이 가능하게 한다고 적혀 있어서요..

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