論文名字:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 論文地址:https://arxiv.org/abs/1502.03167 BN被廣泛應用 ...
批量歸一化 BN: Batch Normalization BN訓練 隨機梯度下降法 SGD 對於訓練深度網絡簡單高效,但是它有個毛病,就是需要我們人為的去選擇參數,比如學習率 參數初始化 權重衰減系數 Drop out比例等。這些參數的選擇對訓練結果至關重要,以至於我們很多時間都浪費在這些的調參上。那么使用BN 詳見論文 Batch Normalization Accelerating Deep ...
2019-01-07 17:00 0 1153 推薦指數:
論文名字:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 論文地址:https://arxiv.org/abs/1502.03167 BN被廣泛應用 ...
Batch normalization + ReLU 批歸一化(BN)可以抑制梯度爆炸/消失並加快訓練速度 原論文認為批歸一化的原理是:通過歸一化操作使網絡的每層特征的分布盡可能的穩定,從而減少Internal Covariate Shift relu是目前應用最為廣泛的激活函數 ...
原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者:hjimce 一、背景意義 本篇博文主要講解2015年深度學習領域,非常 ...
原博客:https://www.cnblogs.com/eilearn/p/9780696.html 0、問題 機器學習領域有個很重要的假設:IID獨立同分布假設,就是假設訓練數據和測試數據是 ...
一般說的BN操作是指caffe中的BatchNorm+Scale, 要注意其中的use_global_states:默認是true【在src/caffe/caffe.proto】 訓練時:use_global_states:false 測試時:use_global_states:true ...
關於bn和relu的相對順序網上的見解不一致,但在resnet、mobilenetv2、detectron2、maskrcnn_benchmark見到的都是conv+bn+relu的順序,沒見過conv+relu+bn的順序,遂感到很疑惑,於是上網上查了一下。 從數據飽和區的角度講有比較好的討論 ...
0、問題 機器學習領域有個很重要的假設:IID獨立同分布假設,就是假設訓練數據和測試數據是滿足相同分布的,這是通過訓練數據獲得的模型能夠在測試集獲得好的效果的一個基本保障。那BatchNorm的 ...
BN目的是使得每層訓練的輸出結果在同一分布下,實驗證明不僅可以加速收斂速度,還可以提高准確度 因為如果想要計算所有圖像的均值與方差,顯然不太現實,所以每次計算每個batch的方差與均值,為了使得每個batch的方差與均值盡可能的接近整體分布方差與均值的估計值,這里采用一種指數移動平均 ...