現在的神經網絡通常都特別深，在輸出層向輸入層傳播導數的過程中，梯度很容易被激活函數或是權重以指數級的規模縮小或放大，從而產生“梯度消失”或“梯度爆炸”的現象，造成訓練速度下降和效果不理想。 　　如何避免或者減輕這一現象的發生呢？歸一化就是方法的一種。歸一化將網絡中層與層之間傳遞的數據限制 ...

1.什么是標准化？ 標准化：使數據符合 0 均值，1 為標准差的分布。 神經網絡對0附近的數據更敏感，但是隨着網絡層數的增加，特征數據會出現偏離0均值的情況，標准化能夠使數據符合0均值，1為標准差的分布，把偏移的特征數據重新拉回到0附近 Batch Normalization(批標准化 ...

原文鏈接 思考 YJango的前饋神經網絡--代碼LV3的數據預處理中提到過：在數據預處理階段，數據會被標准化（減掉平均值、除以標准差），以降低不同樣本間的差異性，使建模變得相對簡單。 我們又知道神經網絡中的每一層都是一次變換，而上一層的輸出又會作為下一層的輸入繼續變換。如下圖 ...

　　以前使用Caffe的時候沒注意這個，現在使用預訓練模型來動手做時遇到了。在slim中的自帶模型中inception, resnet, mobilenet等都自帶BN層，這個坑在《實戰Google深度學習框架》第二版這本書P166里只是提了一句，沒有做出解答。 　　書中說訓練時和測試時使用 ...

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 ...