Without the learnable parameters a and bb, the distribution of output vector y will have fixed mean 0 and std 1. The scaling factor a and bias term bb maintain the representation power of the network,i.e.the output values can still be over any particular range. Note that a and bb do not reverse the normalization, because they are learnable parameters and are much more stable than μ and σσ.
Sans les paramètres d’apprentissage a et b, la distribution du vecteur de sortie y a une moyenne fixe de 0 et un écart-type de 1. Le coefficient a et le terme de biais b maintiennent le pouvoir de représentation du réseau, c’est-à-dire que les valeurs de sortie peuvent toujours être sur une plage particulière. A noter que a et b n’inversent pas la normalisation car ce sont des paramètres qui peuvent être appris et qui sont beaucoup plus stables que μ et σ.