ICML, 2015 S. Ioffe and C. Szegedy 解决什么问题(What) 分布不一致导致训练慢:每一层的分布会受到前层的影响,当前层分布发生变化时,后层网络需要去适应这个分布,训练时参数的变化会导致各层分布的不断变化,这个问题被定义为“internal ...
这篇经典论文,甚至可以说是 年最牛的一篇论文,早就有很多人解读,不需要自己着摸,但是看了论文原文Batch normalization: Acceleratingdeep network training by reducing internal covariate shift和下面的这些解读之后,还有感觉有些不明白。比如, 是怎么推导出来的,我怎么就是没搞懂呢 .论文翻译:论文笔记 Batch ...
2017-02-22 16:20 0 2394 推荐指数:
ICML, 2015 S. Ioffe and C. Szegedy 解决什么问题(What) 分布不一致导致训练慢:每一层的分布会受到前层的影响,当前层分布发生变化时,后层网络需要去适应这个分布,训练时参数的变化会导致各层分布的不断变化,这个问题被定义为“internal ...
说实话,这篇paper看了很久,,到现在对里面的一些东西还不是很好的理解。 下面是我的理解,当同行看到的话,留言交流交流啊!!!!! 这篇文章的中心点:围绕着如何降低 internal covariate shift 进行的, 它的方法就是进行batch normalization ...
批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem)。 统计机器学习中有一个经典的假设 ...
在神经网络的训练过程中,总会遇到一个很蛋疼的问题:梯度消失/爆炸。关于这个问题的根源,我在上一篇文章的读书笔记里也稍微提了一下。原因之一在于我们的输入数据(网络中任意层的输入)分布在激活函数收敛的区域 ...
tflearn里 例子 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_mnist.py LRN是放到pool后面,全连接层前面。 Batch ...
Abstract 1 问题 Internal Covariate Shift: 训练神经网络主要就是让各个层学习训练数据的分布。在深度神经网络的训练过程中,之前层(之前的任何一层)的参数的发生变化,那么前一层的输出数据分布也会发生变化,也即当前层的输入数据分布会发生变化。由于网络层的输入数据 ...
一、BN 的作用 1、具有快速训练收敛的特性:采用初始很大的学习率,然后学习率的衰减速度也很大 2、具有提高网络泛化能力的特性:不用去理会过拟合中drop out、L2正则项参数的选择问题 3 ...
bn和ln的本质区别: batch normalization是纵向归一化,在batch的方向上对同一层每一个神经元进行归一化,即同一层每个神经元具有不同的均值和方差。 layer normalization 是横向归一化,即同一层的所有神经元具有相同的均值和方差。 bn ...