BN目的是使得每层训练的输出结果在同一分布下，实验证明不仅可以加速收敛速度，还可以提高准确度
因为如果想要计算所有图像的均值与方差，显然不太现实，所以每次计算每个batch的方差与均值，为了使得每个batch的方差与均值尽可能的接近整体分布方差与均值的估计值，这里采用一种指数移动平均
免责声明！
本站转载的文章为个人学习借鉴使用，本站对版权不负任何法律责任。如果侵犯了您的隐私权益，请联系本站邮箱yoyou2525@163.com删除。
BN目的是使得每层训练的输出结果在同一分布下，实验证明不仅可以加速收敛速度，还可以提高准确度
因为如果想要计算所有图像的均值与方差，显然不太现实，所以每次计算每个batch的方差与均值，为了使得每个batch的方差与均值尽可能的接近整体分布方差与均值的估计值，这里采用一种指数移动平均
本站转载的文章为个人学习借鉴使用，本站对版权不负任何法律责任。如果侵犯了您的隐私权益，请联系本站邮箱yoyou2525@163.com删除。