modify _posts/DeepLearning/Optimization/2021-12-10-Batch-Normalizatio…

…n-intro.

되는데 -> 초기화를 하는데

좀더 표현을 정확하게 표현

_posts/DeepLearning/Optimization/2021-12-10-Batch-Normalization-intro.md

@@ -50,5 +50,5 @@ $$ z_{norm}$$ 를 그대로 사용하게 된다면 분포가 N(0,1)을 따르게
 
 $$ \widehat{z} = \alpha z_{norm} + \beta $$  
 
-로 작성할 수 있습니다. 이렇게 작성을 하게 된다면  $$ \alpha =  {\sqrt {\sigma^2 + \epsilon} }, \beta = \mu $$ 가되는데 이를 통해 평균,분산을 원하는 분포를 따르도록  $$ \alpha , \beta $$를 learnable parameters로 사용하게 됩니다 .
+로 작성할 수 있습니다. 이렇게 작성을 하게 된다면  $$ \alpha =  {\sqrt {\sigma^2 + \epsilon} }, \beta = \mu $$ 로 초기화를 하는데 이를 통해 평균,분산을 원하는 분포를 따르도록  $$ \alpha , \beta $$를 learnable parameters로 사용하게 됩니다 .