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 ...

原文链接：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

转自：数据标准化/归一化normalization 这里主要讲连续型特征归一化的常用方法。离散参考[数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）]。 基础知识参考： [均值、方差与协方差矩阵 ] [矩阵论：向量范数和矩阵范数 ] 数据的标准化 ...

为了解决在深度神经网络训练初期降低梯度消失/爆炸问题，Sergey loffe和Christian Szegedy提出了使用批量归一化的技术的方案，该技术包括在每一层激活函数之前在模型里加一个操作，简单零中心化和归一化输入，之后再通过每层的两个新参数(一个缩放，另一个移动)缩放和移动结果，话 ...

在一定范围内，从而避免了梯度消失和爆炸的发生。下面介绍一种最基本的归一化：批量归一化（BN, Batch ...