之前一直和小伙伴探討batch normalization層的實現機理，作用在這里不談，知乎上有一篇paper在講這個，鏈接 這里只探究其具體運算過程，我們假設在網絡中間經過某些卷積操作之后的輸出的feature map的尺寸為4×3×2×2 4為batch的大小，3為channel的數目 ...

Batch Normalization Batch Normalization（簡稱為BN）[2]，中文翻譯成批規范化，是在深度學習中普遍使用的一種技術，通常用於解決多層神經網絡中間層的協方差偏移(Internal Covariate Shift)問題，類似於網絡輸入進行零均值化和方差歸一化 ...

網上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客，發現寫的都不是很好，在此總結下： 1.原理 公式如下： y=γ(x-μ)/σ+β 其中x是輸入，y是輸出，μ是均值，σ是方差，γ和β是縮放（scale）、偏移（offset）系數。 一般來講，這些參數都是 ...

問題 訓練神經網絡是一個很復雜的過程，在前面提到了深度學習中常用的激活函數，例如ELU或者Relu的變體能夠在開始訓練的時候很大程度上減少梯度消失或者爆炸問題，但是卻不能保證在訓練過程中不出現該問題，例如在訓練過程中每一層輸入數據分布發生了改變了，那么我們就需要使用更小的learning ...

tflearn里 例子 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_mnist.py LRN是放到pool后面，全連接層前面。 Batch ...

Abstract 1 問題 Internal Covariate Shift: 訓練神經網絡主要就是讓各個層學習訓練數據的分布。在深度神經網絡的訓練過程中，之前層(之前的任何一層)的參數的發生變化，那么前一層的輸出數據分布也會發生變化，也即當前層的輸入數據分布會發生變化。由於網絡層的輸入數據 ...

一、BN 的作用 1、具有快速訓練收斂的特性：采用初始很大的學習率，然后學習率的衰減速度也很大 2、具有提高網絡泛化能力的特性：不用去理會過擬合中drop out、L2正則項參數的選擇問題 3、不需要使用使用局部響應歸一化層，BN本身就是一個歸一化網絡層 4、可以把訓練數據徹底打亂 ...

bn和ln的本質區別： batch normalization是縱向歸一化，在batch的方向上對同一層每一個神經元進行歸一化，即同一層每個神經元具有不同的均值和方差。 layer normalization 是橫向歸一化，即同一層的所有神經元具有相同的均值和方差。 bn ...