需要需要，请bn 是对中间特征层的归一化，输入数据也要归一化，俗称白化，具体请看这篇 【小白入坑篇...
采用BN层对与原始数据输入的归一化没有特别的要求，但一般神经网络的输入是规范到某一个范围的，进行...
1、正则化:(常用于梯度衰减中,缓解过拟合解和梯度爆炸)。 2、归一化(把原处理处理到0-1范围,缓解过拟合和梯度爆炸) 3、 标准化 4、Batch Normalization(缓解过拟合和梯度爆炸) 5、Dropout(训练时随机丢弃节点|过拟合) 6、数据增强方法 1、正则化:(常用于梯度衰减中,缓解过拟合解和梯度爆炸)。 L(w,b)=lo...
采用BN层对与原始数据输入的归一化没有特别的要求，但一般神经网络的输入是规范到某一个范围的，进行...
BN是在当前层最后进行处理的，原始数据还是要经过至少一层的网络，在这一层网络中不同的数据规模和范围肯定会有影响，BN在后面会有所矫正，但是问题避免不了，所以还需要做标准化。
BN的算法本质是在网络每一层的输入前增加一层BN层(也即归一化层),对数据进行归一化处理,然后再进入网络下一层,但是BN并不是简单的对数据进行求归一化,而是引入了两个参数λ和β去进行数据重构,具体公式如下: 那么为什么要引入这两个参数呢?因为网络中某一层学习到的特征本来就在S型函数两端,如果强行进行归一化...
1当x太大或者太小时,函数切线斜率接近于0,在ChainRule,梯度传递时会出现梯度消失。 2 不是0-centered,会导致Loss收敛速度慢,特别是sigmoid输出值都是正数 [ 0,1 ],导致input总是 all postive or all negative,在梯度选择时候不会选择下图的蓝线,而是红线。(这点不是很懂) ...
采用BN层对与原始数据输入的归一化没有特别的要求，但一般神经网络的输入是规范到某一个范围的，进行...
BN在后面会有所矫正，但是问题避免不了，所以还需要做标准化。
1当x太大或者太小时,函数切线斜率接近于0,在ChainRule,梯度传递时会出现梯度消失。 2 不是0-centered,会导致Loss收敛速度慢,特别是sigmoid输出值都是正数 [ 0,1 ],导致input总是 all postive or all negative,在梯度选择时候不会选择下图的蓝线,而是红线。(这点不是很懂) ...