《Batch Normalization Accelerating Deep Network Trainin ...
batch normalization學習理解筆記 最近在Andrew Ng課程中學到了Batch Normalization相關內容,通過查閱資料和原始paper,基本上弄懂了一些算法的細節部分,現在總結一下. . batch normalization算法思想的來源 不妨先看看原文的標題:Batch normalization:acclerating deep network training ...
2019-06-09 23:39 0 444 推薦指數:
《Batch Normalization Accelerating Deep Network Trainin ...
在機器學習領域中,有一個重要的假設:獨立同分布假設,也就是假設訓練數據和測試數據是滿足相同分布的,否則在訓練集上學習到的模型在測試集上的表現會比較差。而在深層神經網絡的訓練中,當中間神經層的前一層參數發生改變時,該層的輸入分布也會發生改變,也就是存在內部協變量偏移問題(Internal ...
1、Batch Normalization的引入 在機器學習領域有個很重要的假設:IID獨立同分布假設,也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上獲得好的效果的一個基本保障。在深度學習網絡中,后一層的輸入是受前一層的影響的,而為了方便訓練網絡 ...
主要內容: 一.Batch Norm簡介 二.歸一化網絡的激活函數 三.Batch Norm擬合進神經網絡 四.測試時的Batch Norm 一.Batch Norm簡介 1.在機器學習中,我們一般會對輸入數據進行歸一化處理,使得各個特征的數值規模處於同一個量級 ...
在神經網絡的訓練過程中,總會遇到一個很蛋疼的問題:梯度消失/爆炸。關於這個問題的根源,我在上一篇文章的讀書筆記里也稍微提了一下。原因之一在於我們的輸入數據(網絡中任意層的輸入)分布在激活函數收斂的區域,拿 sigmoid 函數舉例: 如果數據分布在 [-4, 4] 這個區間兩側 ...
關於Batch Normalization的另一種理解 Batch Norm可謂深度學習中非常重要的技術,不僅可以使訓練更深的網絡變容易,加速收斂,還有一定正則化的效果,可以防止模型過擬合。在很多基於CNN的分類任務中,被大量使用。 但我最近在圖像超分辨率和圖像生成方面做了一些實踐,發現 ...
轉載: https://www.cnblogs.com/wmr95/articles/9450252.html 這篇文章解釋起來通俗易懂。方便后續自己查閱 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。雖然有些細節處理還解釋不清 ...
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 ...