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 ...
