论文原文里面是“weights -> batchnorm -> activation ->maxpooling-> weights -> batchnorm -> activation -> dropout”。原文认为这样可以利用到激活函数的不同区间(sigmoid的两个饱和区、中间的线性区等)实现不同的非线性效果,在特定的情况下也可能学习到一个恒等变换的batchnorm,一般用这个即可。 为了activatio...
实验表明,放在前后的差异似乎不大,甚至放在ReLU后还好一些。 放在ReLU后相当于直接对每层的输入进行归一化,如下图所示,这与浅层模型的Standardization是一致的。 caffenet-benchmark-batchnorm中,还有BN层与不同激活函数、不同初始化方法、dropout等排列组合的对比实验,可以看看。 所以,BN究竟应该放在激活的前面还是后...
1:relu+bn 从Internal Covariate Shift(内协变量移位,即随着网络层数的加深,高层的参数更新要不断的去适应底层的参数,前面层参数的更新会导致下一层的的输入发生变化,即每一层的输入数据分布一直在发生变化)角度来说,对网络层经过**函数以后进行norm,使得每一层的输入数据分布一致(即均值为0,方差为1),零均值的...
https://blog.csdn.net/zml194849/article/details/117021815 Q4: BN详,BN, dropout FC 连接的顺序? BN和dropout连在一起会有什么问题 原理 批量归一化(Batch Normalization),由Google于2015年提出,是近年来深度学习(DL)领域最重要的进步之一。该方法依靠两次连续的线性变换,希望转化后的数值满足一定的特性(分布),...
Linear->Relu->BatchNorm->Dropout 论文里有提到,BN层常常被加到Relu之前,但是没有明确的标准,需要尝试不同配置,通过实验得出结论(很多实验结果偏向于Relu在BN之前)。 那BN层和dropout层的顺序呢? 我们可以看到这样的代码,BN在dropout之后。 也可以看到这样的代码,BN在dropout之前。
一、LeNet(1998) 两层卷积计算层,三层全连接 卷积网络开篇之作,共享卷积核,减少网络参数 二、AlexNet(2012) Top5错误率16.4% 五层卷积计算层,三层全连接 使用relu**函数,提升训练速度,使用Dropout函数,缓解过拟合 三、VGGNe... TensorFlow神经网络(七)卷积神经网络基础 ...
BN和Relu Batch normalization + ReLU 批归一化(BN)可以抑制梯度爆炸/消失并加快训练速度 原论文认为批归一化的原理是:通过归一化操作使网络的每层特征的分布尽可能的稳定,从而减少Internal Covariate Shift relu是目前应用最为广泛的激活函数, 由于其梯度要么是1,要么是0,可以有效抑制梯度爆炸/消失 通过BN和ReLU,...
1)使用ReLU时,使Learning Rates尽量小 2)尝试使用Leaky ReLU/Maxout/ELU 3)可以使用tanh,但期望不要太高 4)不要使用sigmoid 3. 数据预算处理(Data Preprocessing) 1)为什么输入数据需要归一化(Normalized Data)? 归一化后有什么好处呢?原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据与测试数据的分...
2、还能增加分类效果,一种解释是这是类似于Dropout的一种防止过拟合的正则化表达方式,所以不用Dropout也能达到相当的效果; 1. 3、另外调参过程也简单多了,对于初始化要求没那么高,而且可以使用大的学习率等。 1. 9、 Activation Function 激活函数包含饱和激活函数与非饱和激活函数。常见的sigmoid 和tanh 属于“饱...