bn层的作用 BN层的作用主要有三个: (1).加快网络的训练和收敛的速度(2).控制梯度爆炸防止梯度消失(3).防止过拟合1. BN运算过程BN会在batch size这个维度,对不同样本的同一个通道直接做归一化,得到C个均值和方差,以及C个γ , β(实现测试,可以明显加快模型收敛)。
因为BN层可以帮助稳定内部特征的分布,使得网络可以有效地学习到更抽象的特征表示。四、结论总体而言,BN层通过在批量数据上归一化神经网络的内部参数,解决了内部协变量偏移问题,增强了模型的泛化能力、缓解了过拟合问题、增强了模型对初始化参数的鲁棒性并简化了模型设计。这使得BN成为深度学习中的一种强大工具,有助于提...
BN层的作用主要有三个: 加快网络的训练和收敛的速度 控制梯度爆炸防止梯度消失 防止过拟合 分析: (1)加快收敛速度:在深度神经网络中中,如果每层的数据分布都不一样的话,将会导致网络非常难收敛和训练,而如果把 每层的数据都在转换在均值为零,方差为1 的状态下,这样每层数据的分布都是一样的训练会比较容易收...
如此便解耦了权重向量的范数和方向,加速了收敛,保证了gradient的稳定,不会爆炸或者消失;同时解决了BN的数据依赖性,计算开销也降低了许多;相比于BN,该方法没能将每一层特征尺度固定住,因此作者设计了一种初始化方法,在初始化时利用了mini-batch的信息,保证了features在初始化时为0均值,1方差。可以通过向量V的大小||...
1. BN(Batch Normalization)层:BN层的作用是对神经网络的输入进行标准化处理,以加速神经网络的训练过程。通过对每个mini-batch的输入进行标准化,可以减少网络内部的协变量...
BN层的作用是把一个batch内的所有数据,从不规范的分布拉到正态分布。这样做的好处是使得数据能够分布在激活函数的敏感区域,敏感区域即为梯度较大的区域,因此在反向传播的时候能够较快反馈误差传播。 纠错 收藏 查看讨论 1 ... 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 ... 392...
BN可以认为是在每一层的输入和上一层的输出之间加入一个计算层，对数据的分布进行额外的约束，从而增强...
综上所述，BN层在神经网络中的作用主要是通过归一化输入数据，减少梯度消失和梯度爆炸问题，加速网络训练...
大部分都是应用内置的函数,来初始化weight(就是卷积核)和biases(偏置项)。偏置项我们没有提到,但其实就是多了一个参数来调控,因此我们讲卷积层的时候也没怎么讲。按照代码就是出来Activation Map之后再分别加上bias。池化也是用到了最大池化。 注意一下relu。它也是一个激活函数,作用可以说跟之前讲的softmax一样...