batch normalization學習理解筆記 最近在Andrew Ng課程中學到了Batch Normalization相關內容,通過查閱資料和原始paper,基本上弄懂了一些算法的細節部分,現在總結一下. 1. batch normalization算法思想的來源 不妨先看看原文 ...

在機器學習領域中，有一個重要的假設：獨立同分布假設，也就是假設訓練數據和測試數據是滿足相同分布的，否則在訓練集上學習到的模型在測試集上的表現會比較差。而在深層神經網絡的訓練中，當中間神經層的前一層參數發生改變時，該層的輸入分布也會發生改變，也就是存在內部協變量偏移問題（Internal ...

1、Batch Normalization的引入 　　在機器學習領域有個很重要的假設：IID獨立同分布假設，也就是假設訓練數據和測試數據是滿足相同分布的，這是通過訓練數據獲得的模型能夠在測試集上獲得好的效果的一個基本保障。在深度學習網絡中，后一層的輸入是受前一層的影響的，而為了方便訓練網絡 ...

主要內容： 一.Batch Norm簡介 二.歸一化網絡的激活函數 三.Batch Norm擬合進神經網絡 四.測試時的Batch Norm 一.Batch Norm簡介 1.在機器學習中，我們一般會對輸入數據進行歸一化處理，使得各個特征的數值規模處於同一個量級 ...

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，拿 sigmoid 函數舉例： 如果數據分布在 [-4, 4] 這個區間兩側 ...

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、不需要使用使用局部響應歸一化層，BN本身就是一個歸一化網絡層 4、可以把訓練數據徹底打亂 ...