这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出。 Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些 ...
原文链接:https: www.cnblogs.com guoyaohua p .html 这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出。 Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论原 ...
2018-08-09 17:14 1 1713 推荐指数:
这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出。 Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些 ...
1.什么是标准化? 标准化:使数据符合 0 均值,1 为标准差的分布。 神经网络对0附近的数据更敏感,但是随着网络层数的增加,特征数据会出现偏离0均值的情况,标准化能够使数据符合0均值,1为标准差的分布,把偏移的特征数据重新拉回到0附近 Batch Normalization(批标准化 ...
本篇博文转自:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论原因,但是实践证明好用才是真的好,别忘了DL ...
转载: https://www.cnblogs.com/wmr95/articles/9450252.html 这篇文章解释起来通俗易懂。方便后续自己查阅 Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清 ...
论文:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift Internal Covariate Shift 深度神经网络涉及到很多层 ...
批归一化方法方法(Batch Normalization,BatchNorm)是由Ioffe和Szegedy于2015年提出的,已被广泛应用在深度学习中,其目的是对神经网络中间层的输出进行标准化处理,使得中间层的输出更加稳定。 通常我们会对神经网络的数据进行标准化处理,处理后的样本数据集满足均值 ...
Normalization(简称BN)就是对每一批数据进行归一化,确实如此,对于训练中某一个batch的数据{x1 ...
归一化和标准化是机器学习和深度学习中经常使用两种feature scaling的方式,这里主要讲述以下这两种feature scaling的方式如何计算,以及一般在什么情况下使用。 归一化的计算方式: 上述计算公式可以将特征的值规范在[0, 1]之间,使用归一化来进行feature ...