重缩放和平移: 最后,我们使用可训练的缩放参数(γ)和偏移参数(β)来重新缩放和平移归一化后的特征: 其中,y_ij 是最终的输出特征,γ_j 是可训练的缩放参数,β_j 是可训练的偏移参数。 这个过程对于 mini-batch 中的每个特征都会执行一次,这样就完成了批归一化操作。这些可训练的参数(γ和β)允许模型根据数据...
Layer Normalization (LN) 的一个优势是不需要批训练,在单条数据内部就能归一化。LN不依赖于batch size和输入sequence的长度,因此可以用于 batch size 为1和RNN中。LN用于RNN效果比较明显,但是在CNN上,效果不如BN。LN,其gama和beta都是维度等于 normalized_shape 的矩阵。 IN: 最初用于图像的风格化迁移。生成结果...
这源于BN操作的一个小性质:w和kw送入BN得到的结果相同。这个不管是从公式上还是直观上都很好理解,因为BN本来就是标准化数据到标准分布的,不管他们乘以了多少,BN都可以把它们“拉回来”,让它们“现原形”。 我们可以把w当做是初始化的参数,虽然w并不直接送入BN,但数据进来后,我们的w*x会进入BN,同样的根据BN的...
一般是卷积-BN-Relu.Sigmoid:如果先BN再Sigmoid,由于BN后方差接近于1,均值接近于0,使得BN后的数据接近于Sigmoid的线性区域,降低了激活函数的非线性能力,这种情况下建议Sigmoid+BN。Relu:如果先Relu再BN,Relu后部分神经元已经失活,失活的神经元将对BN的归一化产生影响,这种情况下建议BN+Relu。来自知乎,遇到问题上网...
为网络添加BN层能够一定程度上解决梯度弥散的问题,加快模型的收敛速度。根据BN层的算法原理,判断以下关于BN层的叙述正确的有A.在网络测试阶段,BN层的输出数据会被归一化,均值为0,方差为1B.对输入数据进行一定程度的缩小或放大操作,将不会影响BN层的输出C.在卷积层