批归一化(Batch Normalization,BN)是一种用于神经网络的技术,通过对每个训练批次的输入进行归一化,加速了神经网络的训练过程。它的作用主要体现在以下几个方面: 加速收敛:通过归一化输入特征值,减少了网络训练的迭代次数,加快了收敛速度。 改善梯度传播:缓解了梯度消失和爆炸问题,使得深层网络的训练更加稳定。 提高泛化...
在深度学习中,BN层,即批量归一化(Batch Normalization)层,是一种广泛使用的网络层类型,对提升神经网络的性能和训练效率起着至关重要的作用,BN层通过特定的标准化处理,优化了网络的训练过程,减少了模型对参数初始化的敏感性,并有效缓解了梯度消失和梯度爆炸的问题。 (图片来源网络,侵删) BN层的核心功能是加速深度网...
深度学习常见面试题批归一化(BN)层的作用及原理 深度学习原理.pdf,深度学习常见⾯试题批归⼀化 (BN)层的作⽤及原理 作⽤ 1.解决反向传播时的 度爆炸/消失 2.可以使⽤较⼤的学习率 3.缓解过拟合,可以去掉dropout和L2正则化等其他降低训练速度的trick 原理 1