Batch Normalization：批量归一化
1. 批量归一化（Batch Normalization）：为了让数据在训练过程中保持同一分布，在每一个隐藏层进行批量归一化。对于每一个batch，计算该batch的均值与方差，在将线性计算结果送入激活函数之前，先对计算结果进行批量归一化处理，即减均值、除标准差，保证计算结果符合均值为0，方差 ...
原文：BatchNormalization批量归一化
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 和 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data format channels first的 D卷积后，一般会设axis 。 momentum: 动态均值的动量 epsilon：大于 的小浮点数 ...
2018-09-29 22:08 0 711 推荐指数：
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