网上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客，发现写的都不是很好，在此总结下： 1.原理 公式如下： y=γ(x-μ)/σ+β 其中x是输入，y是输出，μ是均值，σ是方差，γ和β是缩放（scale）、偏移（offset）系数。 一般来讲，这些参数都是 ...

问题 训练神经网络是一个很复杂的过程，在前面提到了深度学习中常用的激活函数，例如ELU或者Relu的变体能够在开始训练的时候很大程度上减少梯度消失或者爆炸问题，但是却不能保证在训练过程中不出现该问题，例如在训练过程中每一层输入数据分布发生了改变了，那么我们就需要使用更小的learning ...

在深度学习中为了提高训练速度，经常会使用一些正正则化方法，如L2、dropout，后来Sergey Ioffe 等人提出Batch Normalization方法，可以防止数据分布的变化，影响神经网络需要重新学习分布带来的影响，会降低学习速率，训练时间等问题。提出使用batch ...

　　tensorflow中实现batch_normalization的函数主要有两个： 　　　　1）tf.nn.moments 　　　　2）tf.nn.batch_normalization 　　tf.nn.moments主要是用来计算均值mean和方差variance的值，这两个值被用在 ...

Tensorflow Batch normalization函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 参考文献 stackoverflow上tensorflow实现BN的不同函数的解释 最近在运行程序时需要使用到Batch normalization方法，虽然网上 ...

使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 参考文献 吴恩达deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 ...

Pytorch中的BatchNorm的API主要有： 一般来说pytorch中的模型都是继承nn.Module类的，都有一个属性trainning指定是否是训练状态，训练状态与否将会影响到某些层的参数是否是固定的，比如BN层或者Dropout层。通常用model.train()指定 ...

之前一直和小伙伴探讨batch normalization层的实现机理，作用在这里不谈，知乎上有一篇paper在讲这个，链接 这里只探究其具体运算过程，我们假设在网络中间经过某些卷积操作之后的输出的feature map的尺寸为4×3×2×2 4为batch的大小，3为channel的数目 ...