现在的神经网络通常都特别深，在输出层向输入层传播导数的过程中，梯度很容易被激活函数或是权重以指数级的规模缩小或放大，从而产生“梯度消失”或“梯度爆炸”的现象，造成训练速度下降和效果不理想。 　　如何避免或者减轻这一现象的发生呢？归一化就是方法的一种。归一化将网络中层与层之间传递的数据限制 ...

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 思考 YJango的前馈神经网络--代码LV3的数据预处理中提到过：在数据预处理阶段，数据会被标准化（减掉平均值、除以标准差），以降低不同样本间的差异性，使建模变得相对简单。 我们又知道神经网络中的每一层都是一次变换，而上一层的输出又会作为下一层的输入继续变换。如下图 ...

　　以前使用Caffe的时候没注意这个，现在使用预训练模型来动手做时遇到了。在slim中的自带模型中inception, resnet, mobilenet等都自带BN层，这个坑在《实战Google深度学习框架》第二版这本书P166里只是提了一句，没有做出解答。 　　书中说训练时和测试时使用 ...

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，那么前一层的输出数据分布也会发生变化，也即当前层的输入数据分布会发生变化。由于网络层的输入数据 ...

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、不需要使用使用局部响应归一化层，BN本身就是一个归一化网络层 4、可以把训练数据彻底打乱 ...

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 ...