本文介绍了一种名为 Group Whitening 的新型批量归一化方法，该方法结合了白化方法和 Group Normalization 的优点，避免了普通批量归一化的缺点，并且从模型表征容量的角度，分析了批归一化的表征能力与批大小（组数）的关系，通过在 ResNet 和 ResNeXt 上的实验，验证了 Group Whitening 在不同架构中的性能优势。

Sep, 2020

本文研究批量白化（Batch Whitening），提供了一个可用于不同场景下的批量白化算法设计及比较框架，并通过 ImageNet 数据集分类和生成对抗网络训练的应用实践验证了所提出算法的有效性和稳定性。

Mar, 2020

本研究提出了一种名为 SWBN 的针对深度神经网络的新算法，该算法使用随机白化技术渐进估计白化矩阵，相较于 IterNorm 算法实现了更快的收敛和更好的泛化效果。在常规（大批量）图像分类和少样本分类任务上，经过综合实验和对比，显示出了 SWBN 方法的有效性。

Jun, 2021

本文提出了一种新的批量标准化方法 Decorrelated Batch Normalization（DBN），不仅可以中心化和缩放激活，还可以白化激活，通过多种白化技术的探索发现 ZCA 白化可以成功学习并且可以提高 BN 的性能和优化效率，具有双重优势。我们通过一系列实验展示了 DBN 改进了 BN 的性能并且在多层感知器和卷积神经网络上都可以提高准确性，还在 CIFAR-10、CIFAR-100 和 ImageNet 数据集上增加了残余网络的准确率。

Apr, 2018

提出了一种新的卷积单元，可用于批处理美白，并且效果更好，使用迭代归一化并应用于五个图像分类数据集上，显着提高了性能和稳定性。

Aug, 2021

本文提出了一种新的神经网络训练方法：Iterative Normalization，通过牛顿迭代实现高效且无矩阵分解的白化，同时引入 Stochastic Normalization Disturbance，增加实验的稳定性，实验表明 IterNorm 具有更好的优化与泛化折衷。

Apr, 2019

本研究介绍了一种基于权重标准化的方法，用于改善生成对抗网络（GAN）的训练稳定性、效率和生成样本质量，并提供了基于测试集的平方欧几里得重构误差作为新的客观质量度量来评估训练性能，结果表明该方法优于基于批标准化（BN）的方法，并在常用数据集上取得了更好的定性和定量结果。

Apr, 2017

本论文提出 Switchable Whitening 算法，该算法将不同的白化方法和标准化方法统一，能够自适应地选择适当的白化或标准化统计量来处理不同的任务，从而取得了在多项视觉任务中的最佳表现。

Apr, 2019

该研究提出了一种新的规范化技术称为批次通道规范化（BCN），它结合了批次归一化（BN）和层归一化（LN）的优势，并可以应用于计算机视觉领域中的各种应用。

Dec, 2023

本文提出了组归一化（GN）作为批量归一化（BN）的一种简单替代方案，GN 可解决 BN 在小批量大小下估计错误的问题，稳定性高且可应用于多种计算机视觉任务，如目标检测和图像分割。

Mar, 2018