折叠Batch Normalization,也叫作折叠BN。我们知道一般BN是跟在卷积层后面,一般还会接上激活函数,也就是conv+BN+relu这种基本组件,但在部署的时候前向推理框架一般都会自动的将BN和它前面的卷积层折叠在一起,实现高效的前向推理网络。 我们知道卷积层的计算可以表示为: 然后BN层的计算可以表示为: 我们把二者组合一...
BN层概述 就像激活函数层、卷积层、全连接层、池化层一样,BN(Batch Normalization)也属于网络的一层。在前面我们提到网络除了输出层外,其它层因为低层网络在训练的时候更新了参数,而引起后面层输入数据分布的变化。这个时候我们可能就会想,如果在每一层输入的时候,再加个预处理操作那该有多好啊,比如网络第三层输入...
BN,全称Batch Normalization,是2015年提出的一种方法,在进行深度网络训练时,大都会采取这种算法。 原文链接:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 尽管梯度下降法训练神经网络很简单高效,但是需要人为地去选择参数,比如学习率,参数初始化,权重衰减系数,Dropout比例等,...
1. Batch Normalization (BN) Batch Normalization 是在训练过程中对每个小批量(batch)进行归一化,它通过将每层的输入标准化(即减去均值,除以标准差)来使得网络更稳定,避免梯度爆炸或消失,本质就是让均值变为0,方差变为1。 如上图所示,BN步骤主要分为4步: ...
实际上深度网络中每一层的学习率是不一样的,一般为了网络能够正确的收敛、损失函数的值能够有效的下降,常常将学习率设为所有层中学习率最小的那个值。但是 Batch Normalization 对每层数据规范化后,这个最低学习率就会被提高,所以网络训练时可以设置较高的初始学习率,加快收敛。
1. BN层的作用 BN层使得神经网络能够设定较高的初始学习率,加速模型收敛过程; 将数据进行归一化处理,即在网络的每一层输入的时候,插入了一个归一化层,然后再进入网络的下一层。这样能提高网络的泛化能力,使得网络能够使用误差更小的L2损失函数。 为什么要将数据进行归一化处理?
就像激活函数层、卷积层、全连接层、池化层一样,BN(Batch Normalization)也属于网络的一层。在前面我们提到网络除了输出层外,其它层因为低层网络在训练的时候更新了参数,而引起后面层输入数据分布的变化。这个时候我们可能就会想,如果在每一层输入的时候,再加个预处理操作那该有多好啊,比如网络第三层输入数据X3(X3...
因此,提出了新的预处理层BN 1. 2.Normalization via Mini-Batch Statistics 就像激活函数层、卷积层、全连接层、池化层一样,BN(Batch Normalization)也属于网络的一层。 数据归一化方法很简单,近似白化预处理: 就是要让batch数据具有0均值和单位方差 (每一维度减去自身均值,再除以自身标准差)。
2. BN(Batch Normalization)算法原理 2.1 BN概述 就像激活函数层、卷积层、全连接层、池化层一样,BN(Batch Normalization)也属于网络的一层。在前面我们提到网络除了输出层外,其它层因为低层网络在训练的时候更新了参数,而引起后面层输入数据分布的变化。这个时候我们可能就会想,如果在每一层输入的时候,再加个预处理...
此外,为了解决internal covarivate shift问题,这个问题定义是随着Batch Normalization这篇论文提出的,在训练过程中,数据分布会发生变化,对下一层网络的学习带来困难。 所以Batch Normalization就是强行将数据拉回到均值为0,方差为1的正态分布上,这样不仅可以让数据保持相近的分布,而且避免发生梯度消失。