在Batch Normalization中,由于我们使用mini-batch的均值与方差作为对整体训练样本均值与方差的估计,尽管每一个batch中的数据都是从总体样本中抽样得到,但不同mini-batch的均值与方差会有所不同,这就为网络的学习过程中增加了随机噪音,与Dropout通过关闭神经元给网络训练带来噪音类似,在一定程度上对模型起到了正则化的效...
所以和dropout相似,它往每个隐藏层的激活值上增加了噪音,dropout有增加噪音的方式,它使一个隐藏的单元,以一定的概率乘以0,以一定的概率乘以1,所以你的dropout含几重噪音,因为它乘以0或1。 对比而言,Batch归一化含几重噪音,因为标准偏差的缩放和减去均值带来的额外噪音。这里的均值和标准差的估计值也是有噪音的,所以...
在Batch Normalization中，由于我们使用mini-batch的均值与方差作为对整体训练样本均值与方差的估计，尽管每...
Batch Normalization Batch Normalization是深度学习领域在2015年非常热门的一个算法,许多网络应用该方法进行训练,并且取得了非常好的效果。 众所周知,深度学习是应用随机梯度下降法对网络进行训练,尽管随机梯度下降训练神经网络非常有效,但是它有一个缺点,就是需要人为的设定很多参数,比如学习率,权重衰减系数,Dropout比例等。
BN(Batch Normalization) 批量归一化(BN: Batch Normalization) BN训练 随机梯度下降法(SGD)对于训练深度网络简单高效,但是它有个毛病,就是需要我们人为的去选择参数,比如学习率、参数初始化、权重衰减系数、Dropout比例等。这些参数的选择对训练结果至关重要,以至于我们很多时间都浪费在这些的调参上。那么使用BN(详见...
BatchNormalization及其反向传播及bn层的作⽤ 重点：在神经⽹络中，⽹络是分层的，可以把每⼀层视为⼀个单独的分类器，将⼀个⽹络看成分类器的串联。这就意味着，在训练过程中，随着某⼀层分类器的参数的改变，其输出的分布也会改变，这就导致下⼀层的输⼊的分布不稳定。分类器需要不断适应新的...
BN层可以用更大的学习率 lr,也可以看做是对模型的一个规范化(所以有了BN层可以取消或者减轻dropout的使用)。 BN层的加速 增大学习率 去掉dropout 减少l2 权重正则化 加速学习率衰减 去掉LRN层(局部相应归一化) 更彻底打乱训练样本 减少光度的畸变(因为batch normalization训练速度更快,所以看到训练样本更少,因此希...