Batch Normalization：批量歸一化
1. 批量歸一化（Batch Normalization）：為了讓數據在訓練過程中保持同一分布，在每一個隱藏層進行批量歸一化。對於每一個batch，計算該batch的均值與方差，在將線性計算結果送入激活函數之前，先對計算結果進行批量歸一化處理，即減均值、除標准差，保證計算結果符合均值為0，方差 ...
原文：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 和 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，指定要規范化的軸，通常為特征軸。例如在進行data format channels first的 D卷積后，一般會設axis 。 momentum: 動態均值的動量 epsilon：大於 的小浮點數 ...
2018-09-29 22:08 0 711 推薦指數：
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