在一定范围内,从而避免了梯度消失和爆炸的发生。下面介绍一种最基本的归一化:批量归一化(BN, Batch ...
在深度学习章节里,已经介绍了批量归一化的概念,详情请点击这里:第九节,改善深层神经网络:超参数调试 正则化以优化 下 神经网络在进行训练时,主要是用来学习数据的分布规律,如果数据的训练部分和测试部分分布不一样,那么网络的泛化能力会变得非常差.而且对于训练的数据,每批分布也是不一样的,那么网络在迭代的过程中也要学习和适应不同的分布.这会大大降低网络的训练速度.此外,数据的分布对于激活函数来说也非常重 ...
2018-05-05 23:26 0 14364 推荐指数:
在一定范围内,从而避免了梯度消失和爆炸的发生。下面介绍一种最基本的归一化:批量归一化(BN, Batch ...
批量归一化 在对神经网络的优化方法中,有一种使用十分广泛的方法——批量归一化,使得神经网络的识别准确度得到了极大的提升。 在网络的前向计算过程中,当输出的数据不再同一分布时,可能会使得loss的值非常大,使得网络无法进行计算。产生梯度爆炸的原因是因为网络的内部协变量转移,即正向传播的不同层参数 ...
目录 BN的由来 BN的作用 BN的操作阶段 BN的操作流程 BN可以防止梯度消失吗 为什么归一化后还要放缩和平移 BN在GoogLeNet中的应用 参考资料 BN的由来 ...
目录 BN的由来 BN的作用 BN的操作阶段 BN的操作流程 BN可以防止梯度消失吗 为什么归一化后还要放缩和平移 BN在GoogLeNet中的应用 参考资料 BN的由来 BN ...
在深度学习中,使用归一化层成为了很多网络的标配。最近,研究了不同的归一化层,如BN,GN和FRN。接下来,介绍一下这三种归一化算法。 BN层 BN层是由谷歌提出的,其相关论文为《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training ...
动机: 防止隐层分布多次改变,BN让每个隐层节点的激活输入分布缩小到-1和1之间. 好处: 缩小输入空间,从而降低调参难度;防止梯度爆炸/消失,从而加速网络收敛. BN计算公式: 参数 axis: 整数,指定要规范化的轴,通常为特征轴。例如在进行 ...
前言: 归一化相关技术已经经过了几年的发展,目前针对不同的应用场合有相应的方法,在本文将这些方法做了一个总结,介绍了它们的思路,方法,应用场景。主要涉及到:LRN,BN,LN, IN, GN, FRN, WN, BRN, CBN, CmBN等。 本文又名“BN和它的后浪们”,是因为几乎在BN后 ...
就是为了学习数据分布,如果我们没有做归一化处理,那么每一批次训练数据的分布不一样,从大的方向看,神经网 ...