原文:第十八節,TensorFlow中使用批量歸一化(BN)

在深度學習章節里,已經介紹了批量歸一化的概念,詳情請點擊這里:第九節,改善深層神經網絡:超參數調試 正則化以優化 下 神經網絡在進行訓練時,主要是用來學習數據的分布規律,如果數據的訓練部分和測試部分分布不一樣,那么網絡的泛化能力會變得非常差.而且對於訓練的數據,每批分布也是不一樣的,那么網絡在迭代的過程中也要學習和適應不同的分布.這會大大降低網絡的訓練速度.此外,數據的分布對於激活函數來說也非常重 ...

2018-05-05 23:26 0 14364 推薦指數:

查看詳情

批量歸一化BN, Batch Normalization)

在一定范圍內,從而避免了梯度消失和爆炸的發生。下面介紹一種最基本的歸一化批量歸一化BN, Batch ...

Tue Aug 18 21:03:00 CST 2020 0 1068
TensorFlow——批量歸一化操作

批量歸一化 在對神經網絡的優化方法中,有一種使用十分廣泛的方法——批量歸一化,使得神經網絡的識別准確度得到了極大的提升。 在網絡的前向計算過程中,當輸出的數據不再同一分布時,可能會使得loss的值非常大,使得網絡無法進行計算。產生梯度爆炸的原因是因為網絡的內部協變量轉移,即正向傳播的不同層參數 ...

Mon Jun 10 04:53:00 CST 2019 0 1473
深度學習面試題21:批量歸一化(Batch Normalization,BN)

目錄   BN的由來   BN的作用   BN的操作階段   BN的操作流程   BN可以防止梯度消失嗎   為什么歸一化后還要放縮和平移   BN在GoogLeNet中的應用   參考資料 BN的由來 ...

Tue Aug 20 18:13:00 CST 2019 0 359
深度學習面試題21:批量歸一化(Batch Normalization,BN)

目錄   BN的由來   BN的作用   BN的操作階段   BN的操作流程   BN可以防止梯度消失嗎   為什么歸一化后還要放縮和平移   BN在GoogLeNet中的應用   參考資料 BN的由來 BN ...

Thu Jul 25 06:13:00 CST 2019 0 1648
深度學習歸一化BN、GN與FRN

在深度學習中,使用歸一化層成為了很多網絡的標配。最近,研究了不同的歸一化層,如BN,GN和FRN。接下來,介紹一下這三種歸一化算法。 BNBN層是由谷歌提出的,其相關論文為《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training ...

Tue Mar 24 04:43:00 CST 2020 0 3582
BatchNormalization批量歸一化

動機: 防止隱層分布多次改變,BN讓每個隱層節點的激活輸入分布縮小到-1和1之間. 好處: 縮小輸入空間,從而降低調參難度;防止梯度爆炸/消失,從而加速網絡收斂. BN計算公式: 參數 axis: 整數,指定要規范的軸,通常為特征軸。例如在進行 ...

Sun Sep 30 06:08:00 CST 2018 0 711
歸一化方法總結 | 又名“BN和它的后浪們“

前言: 歸一化相關技術已經經過了幾年的發展,目前針對不同的應用場合有相應的方法,在本文將這些方法做了一個總結,介紹了它們的思路,方法,應用場景。主要涉及到:LRN,BN,LN, IN, GN, FRN, WN, BRN, CBN, CmBN等。 本文又名“BN和它的后浪們”,是因為幾乎在BN后 ...

Mon May 31 05:01:00 CST 2021 0 419
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM