深度神经网络难训练一个重要的原因就是深度神经网络涉及很多层的叠加，每一层的参数变化都会导致下一层输入数据分布的变化，随着层数的增加，高层输入数据分布变化会非常剧烈，这就使得高层需要不断适应低层的参数更新。为了训练好模型，我们需要谨慎初始化网络权重，调整学习率等。 本篇博客总结几种归一化办法，并给出相应计算公式和代码。 归一化层，目前主要有这几个方法，Batch Normalization 年 La ...
2019-09-22 10:11 0 338 推荐指数：
上接 批归一化(Batch Normalization) 1 Layer Normalization 为了能够在只有当前一个训练实例的情形下，也能找到一个合理的统计范围，一个最直接的想法是：MLP的同一隐层自己包含了若干神经元；同理，CNN中同一个卷积层包含k个输出通道，每个通道包含 ...
bn和ln的本质区别： batch normalization是纵向归一化，在batch的方向上对同一层每一个神经元进行归一化，即同一层每个神经元具有不同的均值和方差。 layer normalization 是横向归一化，即同一层的所有神经元具有相同的均值和方差。 bn ...
原文链接： https://www.zhihu.com/question/68730628/answer/607608890BN和IN其实本质上是同一个东西，只是IN是作用于单张图片，但是BN作用于一个batch。 一.BN和IN的对比 假如现有6张图片x1,x2,x3,x4,x5 ...
(batch 梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度，这也 ...
tflearn里 例子 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_mnist.py LRN是放到pool后面，全连接层前面。 Batch ...
Abstract 1 问题 Internal Covariate Shift: 训练神经网络主要就是让各个层学习训练数据的分布。在深度神经网络的训练过程中，之前层(之前的任何一层)的参数的发生变化 ...
一、BN 的作用 1、具有快速训练收敛的特性：采用初始很大的学习率，然后学习率的衰减速度也很大 2、具有提高网络泛化能力的特性：不用去理会过拟合中drop out、L2正则项参数的选择问题 3 ...
一、Layer Normalization公式 1）计算各层的期望μ和标注差σ l表示第l个隐藏层，H表示该层的节点数，a表示某一个节点在激活前的值，即a=w*x。 2）标准化 g和b分别表示增益和偏置参数，可以纳入训练随样本一群训练。 3）加入激活函数输出 ...
