1.什么是標准化？ 標准化：使數據符合 0 均值，1 為標准差的分布。 神經網絡對0附近的數據更敏感，但是隨着網絡層數的增加，特征數據會出現偏離0均值的情況，標准化能夠使數據符合0均值，1為標准差的分布，把偏移的特征數據重新拉回到0附近 Batch Normalization(批標准化 ...

原文鏈接：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 這幾天面試經常被問到BN層的原理，雖然回答上來了，但還是感覺答得不是很好，今天仔細研究了一下Batch Normalization的原理，以下為參考網上幾篇文章總結 ...

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 ...

這幾天面試經常被問到BN層的原理，雖然回答上來了，但還是感覺答得不是很好，今天仔細研究了一下Batch Normalization的原理，以下為參考網上幾篇文章總結得出。 　　Batch Normalization作為最近一年來DL的重要成果，已經廣泛被證明其有效性和重要性。雖然有些 ...

歸一化和標准化是機器學習和深度學習中經常使用兩種feature scaling的方式，這里主要講述以下這兩種feature scaling的方式如何計算，以及一般在什么情況下使用。 歸一化的計算方式： 上述計算公式可以將特征的值規范在[0, 1]之間，使用歸一化來進行feature ...

轉自：數據標准化/歸一化normalization 這里主要講連續型特征歸一化的常用方法。離散參考[數據預處理：獨熱編碼（One-Hot Encoding）]。 基礎知識參考： [均值、方差與協方差矩陣 ] [矩陣論：向量范數和矩陣范數 ] 數據的標准化 ...

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 ...

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 ...