Batch Normalization：批量歸一化
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 ...
原文：從頭學pytorch(十九):批量歸一化batch normalization
批量歸一化 論文地址:https: arxiv.org abs . 批量歸一化基本上是現在模型的標配了. 說實在的,到今天我也沒搞明白batch normalize能夠使得模型訓練更穩定的底層原因,要徹底搞清楚,涉及到很多凸優化的理論,需要非常扎實的數學基礎才行. 目前為止,我理解的批量歸一化即把每一層輸入的特征,統一變換到統一的尺度上來,避免各個特征的單位不統一的情況.即把每一個特征的分布都轉變 ...
2020-01-16 16:38 0 2563 推薦指數：
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