Batch normalization批标准化的理解
BN的基本思想,其提出是解决梯度消失的问题的某一方法。
在深度神经网络做非线性变换前的激活输入值(x=wu+b,u是输入),当层数越深的时候,输入值的分布就会发生偏移,梯度出现消失的情况,
一般是整体分布逐渐往函数的取值区间的上下限靠拢,而这个时候非线性函数的梯度就会发生消失,所以训练收敛变慢。
BN就是通过强行把每层神经网络任意神经元的输入值的分布变成标准化的正太分布,这样就会使激活输入值落入函数比较敏感的区域,输入小
的变化也会产生比较大的损失函数的变化,梯度也变大,就避免了梯度消失的问题,从而加快收敛速度。
因为梯度一直都能保持比较大的状态,所以很明显对神经网络的参数调整效率比较高,就是说向损失函数最优值迈动的步子大,也就是说收敛地快。
Batch normalization批标准化的理解的更多相关文章
- [转] 深入理解Batch Normalization批标准化
转自:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 郭耀华's Blog 欲穷千里目,更上一层楼项目主页:https://github.com/gu ...
- 转载-【深度学习】深入理解Batch Normalization批标准化
全文转载于郭耀华-[深度学习]深入理解Batch Normalization批标准化: 文章链接Batch Normalization: Accelerating Deep Network T ...
- 【深度学习】深入理解Batch Normalization批标准化
这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出. Batch Normaliz ...
- [转载]深入理解Batch Normalization批标准化
文章转载自:http://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和 ...
- 莫烦课程Batch Normalization 批标准化
for i in range(N_HIDDEN): # build hidden layers and BN layers input_size = 1 if i == 0 else 10 fc = ...
- Batch Normalization 批量标准化
本篇博文转自:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效 ...
- 深度学习之Batch Normalization
在机器学习领域中,有一个重要的假设:独立同分布假设,也就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的,否则在训练集上学习到的模型在测试集上的表现会比较差.而在深层神经网络的训练中,当中间神经层的前一层参数 ...
- 图像分类(二)GoogLenet Inception_v2:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
Inception V2网络中的代表是加入了BN(Batch Normalization)层,并且使用 2个 3*3卷积替代 1个5*5卷积的改进版,如下图所示: 其特点如下: 学习VGG用2个 3* ...
- 深度解析Droupout与Batch Normalization
Droupout与Batch Normalization都是深度学习常用且基础的训练技巧了.本文将从理论和实践两个角度分布其特点和细节. Droupout 2012年,Hinton在其论文中提出Dro ...
随机推荐
- IP地址、MAC地址及端口
概述: IP 是地址,有定位功能(网与网的通讯) (在逻辑上唯一标识一台电脑)(网络层) MAC 是身份证,无定位功能(在子网干活)(在物理上唯一标识一台电脑) (链路层) 首先是如何查看ip ...
- arcgis10.4 server第一次发布地图报错:We were unable to connect to...Error:Proxy server got bad address...
arcgis 10.4发布地图跟10.2不一样.server url里的http要改为https,否则就会连接不上.
- [daily][dpdk] 内核模块(网卡驱动)无法卸载
由于程序的异常退出, 内核的引用计数没有被清除(我猜的). 所以驱动不能被卸载掉, 强制也不行. 如下: [root@localhost ~]# insmod /opt/scorpion/KingKo ...
- Java之旅_面向对象_抽象类
参考并摘自:http://www.runoob.com/java/java-abstraction.html Java抽象类: 在面向对象的概念中,所有的对象都是通过类来描绘的,但是反过来,并不是所有 ...
- CF891C Envy 最小生成树/虚树
正解:最小生成树/虚树 解题报告: 传送门! sd如我就只想到了最暴力的想法,一点儿优化都麻油想到,,,真的菜到爆炸了QAQ 然后就分别港下两个正解QAQ 法一,最小生成树 这个主要是要想到关于最小生 ...
- 【Python全栈-HTML】HTML入门
HTML入门介绍 参考: https://www.bilibili.com/video/av21663728/?p=339 http://www.cnblogs.com/yuanchenqi/arti ...
- 安装 Samba服务
参考摘录的是博客园的文章:https://www.cnblogs.com/zhaopengcheng/p/5481048.html ubuntu系统:16.04 1. 首先用管理员权限创建一个新用户, ...
- python脚本获取文件的创建于修改日期并计算时间差
由于在计算一个算法的运行时间的时候,需要将文件的创建日期与修改日期读取到,然后计算两者之差,在网上搜索了相关的程序之后,自己又修改了一下,把代码贴在这里,供以后查阅使用,也希望可以帮到其他人. # - ...
- QPS、PV 、RT(响应时间)之间的关系
QPS.PV .RT(响应时间)之间的关系 在进行系统性能压测和系统性能优化的时候,会涉及到QPS,PV,RT相关的概念,本文总结一下QPS,PV,RT之间的关系,放在博客备忘,本文参考了之前在淘宝工 ...
- SQL Server2008及以上 表分区操作详解
SQL Server 表分区之水平表分区 转自:https://www.cnblogs.com/Brambling/p/6766482.html 什么是表分区? 表分区分为水平表分区和垂直表分区,水 ...