论文名字:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 论文地址:https://arxiv.org/abs/1502.03167 BN被广泛应用 ...
批量归一化 BN: Batch Normalization BN训练 随机梯度下降法 SGD 对于训练深度网络简单高效,但是它有个毛病,就是需要我们人为的去选择参数,比如学习率 参数初始化 权重衰减系数 Drop out比例等。这些参数的选择对训练结果至关重要,以至于我们很多时间都浪费在这些的调参上。那么使用BN 详见论文 Batch Normalization Accelerating Deep ...
2019-01-07 17:00 0 1153 推荐指数:
论文名字:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 论文地址:https://arxiv.org/abs/1502.03167 BN被广泛应用 ...
Batch normalization + ReLU 批归一化(BN)可以抑制梯度爆炸/消失并加快训练速度 原论文认为批归一化的原理是:通过归一化操作使网络的每层特征的分布尽可能的稳定,从而减少Internal Covariate Shift relu是目前应用最为广泛的激活函数 ...
原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者:hjimce 一、背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常 ...
原博客:https://www.cnblogs.com/eilearn/p/9780696.html 0、问题 机器学习领域有个很重要的假设:IID独立同分布假设,就是假设训练数据和测试数据是 ...
一般说的BN操作是指caffe中的BatchNorm+Scale, 要注意其中的use_global_states:默认是true【在src/caffe/caffe.proto】 训练时:use_global_states:false 测试时:use_global_states:true ...
关于bn和relu的相对顺序网上的见解不一致,但在resnet、mobilenetv2、detectron2、maskrcnn_benchmark见到的都是conv+bn+relu的顺序,没见过conv+relu+bn的顺序,遂感到很疑惑,于是上网上查了一下。 从数据饱和区的角度讲有比较好的讨论 ...
0、问题 机器学习领域有个很重要的假设:IID独立同分布假设,就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的,这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的 ...
BN目的是使得每层训练的输出结果在同一分布下,实验证明不仅可以加速收敛速度,还可以提高准确度 因为如果想要计算所有图像的均值与方差,显然不太现实,所以每次计算每个batch的方差与均值,为了使得每个batch的方差与均值尽可能的接近整体分布方差与均值的估计值,这里采用一种指数移动平均 ...