ReLU和BN的使用顺序是先使用ReLU,再使用BN。 BN是对数据进行规范化操作,因此理论上,BN可以在网络中的任意位置使用。在实际应用中,通常是两种做法,一种是在激活函数前使用,一种是在激活函数后使用。在激活函数前使用时,BN后的数据可以直接作为激活函数的输入,缓解激活函数的输出落入梯度饱和区。在激活函数后使用时...
1:relu+bn 从Internal Covariate Shift(内协变量移位,即随着网络层数的加深,高层的参数更新要不断的去适应底层的参数,前面层参数的更新会导致下一层的的输入发生变化,即每一层的输入数据分布一直在发生变化)角度来说,对网络层经过**函数以后进行norm,使得每一层的输入数据分布一致(即均值为0,方差为1),零均值的...
BN和Relu 批归一化(BN)可以抑制梯度爆炸/消失并加快训练速度 原论文认为批归一化的原理是:通过归一化操作使网络的每层特征的分布尽可能的稳定,从而减少Internal Covariate Shift relu是目前应用最为广泛的激活函数, 由于其梯度要么是1,要么是0,可以有效抑制梯度爆炸/消失 通过BN和ReLU,目前的网络已经可以达到非常深 ...
当然,在实际应用中,我们也可以将ReLU和BN操作交替进行多次,以进一步提高模型的性能和稳定性。 综上所述,ReLU激活函数的非线性变换能够增加模型的表示能力,而批量归一化能够减少梯度下降的依赖度,提高网络的稳定性。因此,先应用ReLU激活函数,再应用批量归一化是一种常用的操作顺序,能够有效地提高神经网络模型的性能。