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：批量歸一化（BN, Batch Normalization）
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 Norm ...
2020-08-18 13:03 0 1068 推薦指數：
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