批量歸一化（BN, Batch Normalization）
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 ...
原文：Batch Normalization：批量歸一化
. 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 ，方差為 的標准正態分布，然后再將計算結果作為激活函數的輸入值進行計算。 批量歸一化的本質：對於每個隱層神經元， ...
2020-01-31 18:18 0 872 推薦指數：
相關推薦
批量歸一化batch_normalization
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 ...
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/1502.03167 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 ...
批歸一化(Batch Normalization)
論文：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift Internal Covariate Shift 深度神經網絡涉及到很多層 ...
【深度學習】批歸一化（Batch Normalization）
Normalization（簡稱BN）就是對每一批數據進行歸一化，確實如此，對於訓練中某一個batch的數據{x1 ...
CNN 批歸一化（Batch Normalization）
批歸一化方法方法（Batch Normalization，BatchNorm）是由Ioffe和Szegedy於2015年提出的，已被廣泛應用在深度學習中，其目的是對神經網絡中間層的輸出進行標准化處理，使得中間層的輸出更加穩定。 通常我們會對神經網絡的數據進行標准化處理，處理后的樣本數據集滿足均值 ...
深度學習面試題21：批量歸一化(Batch Normalization,BN)
目錄 BN的由來 BN的作用 BN的操作階段 BN的操作流程 BN可以防止梯度消失嗎 為什么歸一化后還要放縮和平移 BN在GoogLeNet中的應用 參考資料 BN的由來 ...
深度學習面試題21：批量歸一化(Batch Normalization,BN)
目錄 BN的由來 BN的作用 BN的操作階段 BN的操作流程 BN可以防止梯度消失嗎 為什么歸一化后還要放縮和平移 BN在GoogLeNet中的應用 參考資料 BN的由來 BN ...