深度学习之Batch Normalization

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深度学习中 Batch Normalization

深度学习中 Batch Normalization为什么效果好?(知乎) https://www.zhihu.com/question/38102762…

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发生改变时,该层的输入分布也会发生改变,也就是存在内部协变量偏移问题(Internal Covariate Shift),从而造成神经层的梯度消失,模型收敛过慢的问题. Batch Normalization(BN,批量标准化)就是一种解决内部协变量偏移问题的方法,它通过对神经网络的中间层进行逐层归…

深度学习中 Batch Normalization为什么效果好

看mnist数据集上其他人的CNN模型时了解到了Batch Normalization 这种操作.效果还不错,至少对于训练速度提升了很多. batch normalization的做法是把数据转换为0均值和单位方差这里分五部分简单解释一下Batch Normalization (BN).1. What is BN?顾名思义,batch normalization嘛,就是“批规范化”咯.Google在ICML文中描述的非常清晰,即在每次SGD时,通过mini-batch来对相应的activati…

深度学习中batch normalization

目录 1 Batch Normalization笔记 1.1 引包 1.2 构建模型: 1.3 构建训练函数 1.4 结论 Batch Normalization笔记我们将会用MNIST数据集来演示这个batch normalization的使用, 以及他所带来的效果: 引包 import tensorflow as tf import os from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorf…

zz详解深度学习中的Normalization，BN/LN/WN

详解深度学习中的Normalization,BN/LN/WN 讲得是相当之透彻清晰了深度神经网络模型训练之难众所周知,其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Norm 大法自 2015 年由Google 提出之后,就成为深度学习必备之神器.自 BN 之后, Layer Norm / Weight Norm / Cosine Norm 等也横空出世.本文从 Normalization 的背景讲起,用一个公式概括 Normalization 的基本思…

深度学习中的Normalization模型

Batch Normalization(简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被提出.BN 是深度学习进展中里程碑式的工作之一,无论是希望深入了解深度学习,还是在实践中解决实际问题,BN 及一系列改进 Normaliza…