批归一化(Batch Normalization,BN)是一种用于神经网络的技术,通过对每个训练批次的输入进行归一化,加速了神经网络的训练过程。它的作用主要体现在以下几个方面: 加速收敛:通过归一化输入特征值,减少了网络训练的迭代次数,加快了收敛速度。 改善梯度传播:缓解了梯度消失和爆炸问题,使得深层网络的训练更加稳定。 提高泛化...
对归一化后的数据进行前向传播,得到神经网络的输出。 对神经网络的输出进行反向传播,更新模型的参数。 对更新后的参数进行移动平均,以得到新的参数值。 数学模型公式如下: 对每个分组的数据样本进行均值和方差的计算: 对每个分组的数据样本进行均值和方差的归一化: 对归一化后的数据进行前向传播,得到神经网络的输出:...