原文:Deep Learning 27:Batch normalization理解——读论文“Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift ”——ICML 2015

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:

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Batch Normalization原理及其TensorFlow实现——为了减少深度神经网络中的internal covariate shift论文中提出了Batch Normalization算法,首先是对”每一层“的输入做一个Batch Normalization 变换

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 ...

Thu Mar 08 23:26:00 CST 2018 1 7488
论文笔记:Batch Normalization

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 ...

Sun Jan 07 22:31:00 CST 2018 0 1677
Batch Normalization

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 ...

Thu Mar 08 22:56:00 CST 2018 5 1657
Batch Normalization

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 ...

Tue May 07 17:42:00 CST 2019 0 522
Batch Normalization

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 ...

Wed Dec 13 18:42:00 CST 2017 0 2564
batch normalization 与 layer normalization

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 ...

Wed Aug 14 23:46:00 CST 2019 0 976
 
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