Batch Normalization(批標准化,BN)
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：神經網絡中的批標准化
作者 Emrick Sinitambirivoutin 編譯 VK 來源 Towards Data Science 訓練學習系統的一個主要假設是在整個訓練過程中輸入的分布保持不變。對於簡單地將輸入數據映射到某些適當輸出的線性模型，這種條件總是滿足的，但在處理由多層疊加而成的神經網絡時，情況就不一樣了。 在這樣的體系結構中，每一層的輸入都受到前面所有層的參數的影響 隨着網絡變得更深，對網絡參數的小變 ...
2020-06-04 12:57 0 586 推薦指數：
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