網上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客，發現寫的都不是很好，在此總結下： 1.原理 公式如下： y=γ(x-μ)/σ+β 其中x是輸入，y是輸出，μ是均值，σ是方差，γ和β是縮放（scale）、偏移（offset）系數。 一般來講，這些參數都是 ...

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 ...

為了解決在深度神經網絡訓練初期降低梯度消失/爆炸問題，Sergey loffe和Christian Szegedy提出了使用批量歸一化的技術的方案，該技術包括在每一層激活函數之前在模型里加一個操作，簡單零中心化和歸一化輸入，之后再通過每層的兩個新參數(一個縮放，另一個移動)縮放和移動結果，話 ...

Tensorflow Batch normalization函數 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 參考文獻 stackoverflow上tensorflow實現BN的不同函數的解釋 最近在運行程序時需要使用到Batch normalization方法，雖然網上 ...

使用tf.nn.batch_normalization函數實現Batch Normalization操作 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 參考文獻 吳恩達deeplearningai課程 課程筆記 Udacity課程 ...

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 ...

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 ...