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（BN, Batch Normalization）
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 Norm ...
2020-08-18 13:03 0 1068 推荐指数：
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