這篇經典論文，甚至可以說是 年最牛的一篇論文，早就有很多人解讀，不需要自己着摸，但是看了論文原文Batch normalization: Acceleratingdeep network training by reducing internal covariate shift和下面的這些解讀之后，還有感覺有些不明白。比如， 是怎么推導出來的，我怎么就是沒搞懂呢 .論文翻譯：論文筆記 Batch ...
2017-02-22 16:20 0 2394 推薦指數：
ICML, 2015 S. Ioffe and C. Szegedy 解決什么問題（What） 分布不一致導致訓練慢：每一層的分布會受到前層的影響，當前層分布發生變化時，后層網絡需要去適應這個分布，訓練時參數的變化會導致各層分布的不斷變化，這個問題被定義為“internal ...
說實話，這篇paper看了很久，，到現在對里面的一些東西還不是很好的理解。 下面是我的理解，當同行看到的話，留言交流交流啊！！！！！ 這篇文章的中心點：圍繞着如何降低 internal covariate shift 進行的， 它的方法就是進行batch normalization ...
批標准化（Bactch Normalization，BN）是為了克服神經網絡加深導致難以訓練而誕生的，隨着神經網絡深度加深，訓練起來就會越來越困難，收斂速度回很慢，常常會導致梯度彌散問題(Vanishing Gradient Problem)。 統計機器學習中有一個經典的假設 ...
在神經網絡的訓練過程中，總會遇到一個很蛋疼的問題：梯度消失/爆炸。關於這個問題的根源，我在上一篇文章的讀書筆記里也稍微提了一下。原因之一在於我們的輸入數據（網絡中任意層的輸入）分布在激活函數收斂的區域 ...
tflearn里 例子 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_mnist.py LRN是放到pool后面，全連接層前面。 Batch ...
Abstract 1 問題 Internal Covariate Shift: 訓練神經網絡主要就是讓各個層學習訓練數據的分布。在深度神經網絡的訓練過程中，之前層(之前的任何一層)的參數的發生變化，那么前一層的輸出數據分布也會發生變化，也即當前層的輸入數據分布會發生變化。由於網絡層的輸入數據 ...
一、BN 的作用 1、具有快速訓練收斂的特性：采用初始很大的學習率，然后學習率的衰減速度也很大 2、具有提高網絡泛化能力的特性：不用去理會過擬合中drop out、L2正則項參數的選擇問題 3 ...
bn和ln的本質區別： batch normalization是縱向歸一化，在batch的方向上對同一層每一個神經元進行歸一化，即同一層每個神經元具有不同的均值和方差。 layer normalization 是橫向歸一化，即同一層的所有神經元具有相同的均值和方差。 bn ...
