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：批量归一化batch_normalization
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，话句话说，这个操作让模型学会最佳模型和每层输入的平均值 批量归一化原理 mu B frac m B sum ...
2019-04-25 18:52 0 1171 推荐指数：
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