我正在阅读批量标准化论文（http://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf），我的理解是我们更换了一个图层
sgm(X*W)图层sgm((X*N*D)*W)，其中：
N是一个（分析性的，不可更新的）矩阵，通过特征/通道对激活X进行归一化。
D是（通过梯度下降可更新）矩阵（转换gamma * xhat + beta），我们希望解相关归一化激活X*N并能够表示身份转换（X=X*N*D ）。
我不了解带来D的可能解相关的重要性，但为什么我们需要代表身份转换呢？
如果BN(X) = sgm((X*N*D)*W)那么dW= (X*N*D)'*((X*N*D)*W - Y)和dD = (X*N)'*((X*N*D)*W - Y)*W'是正确的更新规则？