在我们平常面试和工程中会用到BN和LN，但或许没有去了解过BN和LN到底在那个维度上进行的正则化（减均值除以标准差）。下面将会采用各种例子来为大家介绍BN层和LN层各个参数以及差别。 一、BatchNorm(批标准化)： 　　BatchNorm一共有三个函数分别是BatchNorm ...

在训练一个小的分类网络时，发现加上BatchNorm层之后的检索效果相对于之前，效果会有提升，因此将该网络结构记录在这里，供以后查阅使用： 添加该层之前： 添加该层之后： ...

，防止除以方差出现0的操作，默认为1e-5（不同框架采用的默认值不一样）。 通常，BN层的设置如下： ...

转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6015990.html BatchNorm具体网上搜索。 caffe中batchNorm层是通过BatchNorm+Scale实现的，但是默认没有bias。torch中的BatchNorm层使用 ...

原理——BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布；若对神经网络每一层做归一化，会使每一层输出为标准正太分布，会使神经网络完全学习不到特征； [ 说明——(适用于从整体分布看)图片28*28，通道3，批次10，BatchNorm就是在归一化10个批次中 ...

Internal Covariate Shift:每一次参数迭代更新后，上一层网络的输出数据经过这一层网络计算后，数据的分布会发生变化，为下一层网络的学习带来困难（神经网络本来就是要学习数据的分布，要是分布一直在变，学习就很难了） Covariate Shift:由于训练数据和测试数据存在分布 ...

作者：Double_V_ 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79048516 版权声明：本文为博主原创文章，转载 ...

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