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 ...

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 ...

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 ...

理论板块将从以下四个方面对Batch Normalization进行详解： 提出背景 BN算法思想 测试阶段如何使用BN BN的优势 理论部分主要参考2015年Google的Sergey Ioffe与Christian Szegedy的论文内容，并辅以吴恩达 ...

目录 动机 单层视角 多层视角 什么是Batch Normalization Batch Normalization的反向传播 Batch Normalization的预测阶段 Batch Normalization的作用 ...

　　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 ...

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 ...