构建2 个三层隐藏层的网络结构,唯一区别是是否带有 BN。 # 网络结构 def init_weights(model): for module in model: if type(module) == nn.Linear: torch.nn.init.normal_(module.weight, mean=0.0, std=1.0) # "Random Gaussian value" #torch.nn.init.xavier_uniform_(module.weight) module.bias.d...
方差为1. 而最后的“scale and shift”操作则是为了让因训练所需而“刻意”加入的BN能够有可能还原最...
if type(module) == nn.Linear: torch.nn.init.normal_(module.weight, mean=0.0, std=1.0) # "Random Gaussian value" #torch.nn.init.xavier_uniform_(module.weight) module.bias.data.fill_(0.) input_size = 784 # 基准网络 baseline_model = nn.Sequential(nn.Linear(input_size,100), #1 nn....
这样,每个神经元的output在整个batch上是标准正态分布。 Example of a 3-neurons hidden layer, with a batch of size b. Each neuron follows a standard normal distribution. 最后,使用可学习的参数\gamma和\beta来进行线性变换。这是为了让因训练所需而“刻意”加入的BN能够有可能还原最初的输入,从而保证整个...
1、什么是批正则化(BatchNormal) 对输入的批数据进行归一化,映射到均值为 0 ,方差为 1 的正态分布。同时因为将输入数据都映射到了原点周围,会导致激活函数表达能力变差,所以又引入了缩放和平移,计算公式如下: 2、为什么要引入批正则化 因为每一批的数据的数据分布会有差别,为了能够使每一批的数据分布相同,所以才...
第四步存在的原因是batch_normal后,数据趋向标准正态,会导致网络表达能力变差,这里加入后标准正态分布有些偏移,变得不那么标准了。这两个参数时学习而来。 BN优缺点: 减少梯度消失,加快了收敛过程。 起到类似dropout一样的正则化能力,一定程度上防止过拟合。
“独立”是指各个特征相互独立,没有依赖关系;“同分布”是指各个特征服从相同的分布,常常是高斯分布。然而,我们从自然界中直接获取的数据往往与“独立同分布”相差甚远,使机器学习或深度学习模型难以拟合数据分布,因此人们提出normalization来缓解这一问题。
另外一方面,一旦每批训练数据的分布各不相同(batch梯度下降),那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布,这样将会大大降低网络的训练速度,这也正是为什么我们需要对数据都要做一个归一化预处理的原因。 对于深度网络的训练是一个复杂的过程,只要网络的前面几层发生微小的改变,那么后面几层就会被累积放大下去。一...
这里也就引出了今天介绍Batch Normalization的一个角度，一些随机数的累加和很可能服从正态分布（Normal distribution），中心极限定理。3. 神经网络训练困难的一个例子 广告结束，言归正传。神经网络很多年了，一个很大的困难在于比较难训练。比较难训练的一个可能原因在于，神经网络高度冗余，同一个函数我们可以找到很多...
img = tf.Variable(tf.random_normal([128, 32, 32, 64])) axis = list(range(len(img.get_shape()) - 1)) mean, variance = tf.nn.moments(img, axis) 对应输出为: 一个batch里的128个图,经过一个64 kernels卷积层处理,得到了128×64个图,再针对每一个kernel所对应的128个图,求它们所有像素的...