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 ...

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 ...

原文鏈接： https://www.zhihu.com/question/68730628/answer/607608890BN和IN其實本質上是同一個東西，只是IN是作用於單張圖片，但是BN作用於一個batch。 一.BN和IN的對比 假如現有6張圖片x1,x2,x3,x4,x5 ...

Batch Normalization，拆開來看，第一個單詞意思是批，出現在梯度下降的概念里，第二個單詞意思是標准化，出現在數據預處理的概念里。 我們先來看看這兩個概念。 數據預處理 方法很多，后面我會在其他博客中專門講，這里簡單回憶下 歸一化，x-min/max-min， 標准化 ...

Batch Normalization Batch Normalization（簡稱為BN）[2]，中文翻譯成批規范化，是在深度學習中普遍使用的一種技術，通常用於解決多層神經網絡中間層的協方差偏移(Internal Covariate Shift)問題，類似於網絡輸入進行零均值化和方差歸一化 ...

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 ...