我们提出了一种新的机制,称为批量归一化(Batch Normalization),它朝着减少内部协变量偏移的方向迈出了一步,并通过这一机制显著加速了深度神经网络的训练。它通过一个归一化步骤来固定层输入的均值和方差,从而实现了这一目标。批量归一化还对网络中的梯度流产生有益影响,通过减少梯度对参数或其初始值尺度的依赖。这...
今天要介绍的这篇论文名字有点长,叫做Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift[1],简称叫做Batch Normalization(BN)。这是一篇谷歌公司发表在ICML2015上的论文,并且从题目来看,我们就知道这篇论文的目的就是用来提升网络的训练速度。下面就让我们一起来看看这篇到底是...
Ioffe S, Szegedy C. Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift[J]. arXiv preprint arXiv:1502.03167, 2015.
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 1. 摘要 训练深层的神经网络非常困难,因为在训练的过程中,随着前面层数参数的改变,每层输入的分布也会随之改变。这需要我们设置较小的学习率并且谨慎地对参数进行初始化,因此训练过程比较缓慢。 作者将这种现象称之为 ...
论文原文:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate 1. 介绍 深度学习模型训练的主要方法是 Stochastic gradient descent (SGD) ,SGD 优化网络的参数 ,从而最小化损失。 使用mini-batch 近似估计损失函数对于参数的梯度,其估计的质量随着 batch size 的增大而提高,并且计算...
深入浅出——深度学习中的Batch Normalization使用 一、背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》,这个算法目前已经被大量的应用,最新的文献算法很多都会引用这个算法,进行网络训练,可见其强大之...
Batch Normalization 提出自《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》。其效果主要是加速网络收敛速度,并简化超参数的调节。 论文中列举的优势如下: 可以使用更高的学习率。如果每层的scale不一致,实际上每层需要的学习率是不一样的,同一层不同维度的scale往往也...
简单的Batch Normalization BN、Batch Normalization、批处理化层。 想必大家都不陌生。 BN是2015年论文Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift提出的一种**数据归一化方法**。现在也是大多数神经网络结构的**标配**,我们可能已经**熟悉的不能再熟悉了**。
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 1. 摘要 训练深层的神经网络非常困难,因为在训练的过程中,随着前面层数参数的改变,每层输入的分布也会随之改变。这需要我们设置较小的学习率并且谨慎地对参数进行初始化,因此训练过程比较缓慢。
深度解析Batch Normalization(批归一化) 前言 这是2015 年深度学习领域非常棒的一篇文献:《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》,这个算法目前已经被大量的应用,最新的文献算法很多都会引用这个算法,进行网络训练。