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 ...
原文：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會將反向訓練計算時參照的數據樣本分布改變。批量歸一化的目的，就是要最大限度地保證每次的正向傳播輸出在同一分布 ...
2019-06-09 20:53 0 1473 推薦指數：
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