动机:

防止隐层分布多次改变,BN让每个隐层节点的激活输入分布缩小到-1和1之间.

好处:

缩小输入空间,从而降低调参难度;防止梯度爆炸/消失,从而加速网络收敛.

BN计算公式:

keras.layers.normalization.BatchNormalization(axis=-,momentum=0.99,epsilon=0.001,center=True,scale=True,beta_initializer='zeros',gamma_initializer='ones',moving_mean_initializer='zeros',moving_variance_initializer='ones',beta_regularizer=None,gamma_regularizer=None,beta_constraint=None,gamma_constraint=None)

参数

  • axis: 整数,指定要规范化的轴,通常为特征轴。例如在进行data_format="channels_first的2D卷积后,一般会设axis=1。
  • momentum: 动态均值的动量
  • epsilon:大于0的小浮点数,用于防止除0错误
  • center: 若设为True,将会将beta作为偏置加上去,否则忽略参数beta
  • scale: 若设为True,则会乘以gamma,否则不使用gamma。当下一层是线性的时,可以设False,因为scaling的操作将被下一层执行。
  • beta_initializer:beta权重的初始方法
  • gamma_initializer: gamma的初始化方法
  • moving_mean_initializer: 动态均值的初始化方法
  • moving_variance_initializer: 动态方差的初始化方法
  • beta_regularizer: 可选的beta正则
  • gamma_regularizer: 可选的gamma正则
  • beta_constraint: 可选的beta约束
  • gamma_constraint: 可选的gamma约束

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