Batch Normalization導讀 博客轉載自：https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51476961 作者： 張俊林 為什么深度神經網絡隨着網絡深度加深，訓練起來越困難，收斂越來越慢？這是個在DL領域很接近本質的好問 ...

問題 訓練神經網絡是一個很復雜的過程，在前面提到了深度學習中常用的激活函數，例如ELU或者Relu的變體能夠在開始訓練的時候很大程度上減少梯度消失或者爆炸問題，但是卻不能保證在訓練過程中不出現該問題，例如在訓練過程中每一層輸入數據分布發生了改變了，那么我們就需要使用更小的learning ...

在深度學習中為了提高訓練速度，經常會使用一些正正則化方法，如L2、dropout，后來Sergey Ioffe 等人提出Batch Normalization方法，可以防止數據分布的變化，影響神經網絡需要重新學習分布帶來的影響，會降低學習速率，訓練時間等問題。提出使用batch ...

問題 訓練神經網絡是一個很復雜的過程，在前面提到了深度學習中常用的激活函數，例如ELU或者Relu的變體能夠在開始訓練的時候很大程度上減少梯度消失或者爆炸問題，但是卻不能保證在訓練過程中不出現該問題，例如在訓練過程中每一層輸入數據分布發生了改變了，那么我們就需要使用更小的learning ...

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 ...