Batch Normalization(批量标准化)是有google提出的一种训练优化方法,参考论文:Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 。 神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据和测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也就大大降低;另...Batch...
在原始论文Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift中,作者认为 BN 减小了所谓的 internal covariate shift(ICS),这也被认为是 BN 成功的根基。 于是,作者就做了一个实验。在有和没有 BN 的情况下分别训练了一个 VGG 网络,然后观察某一层在训练过程中的分布情...
batch norm为什么会work:How Does Batch Normalizetion Help Optimization,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
但是《How Does Batch Normalizetion Help Optimization》这篇论文认为,使用norm后的网络收敛更快,lr敏感度更低是对的,但不是因为论文里说的这种原因,而是因为每层的标准化使得最后的loss函数变成了一个光滑的曲面而造成的最后性能提优。下面来阐述一下思想: batch Normalization 解释的反驳 实验测试 MIT的研究人员并...
但是《How Does Batch Normalizetion Help Optimization》这篇论文认为,使用norm后的网络收敛更快,lr敏感度更低是对的,但不是因为论文里说的这种原因,而是因为每层的标准化使得最后的loss函数变成了一个光滑的曲面而造成的最后性能提优。下面来阐述一下思想: batch Normalization 解释的反驳 实验测试 MIT的研究人员并...
令人惊讶的是,具有BatchNorm层和没有BatchNorm层的网络之间的分布稳定性差异(均值和方差的变化)似乎微不足道。这一观察引发了以下问题: BatchNorm的有效性是否确实与内部协变量漂移相关? BatchNorm对层输入分布的稳定化是否真正有效地减少了ICS? 我们现在深入探讨这些问题。 2.1 Does BatchNorm’s performance stem ...
NIPS2018的一篇文章,探究Batch Normalization起作用的背后原因。作者的结论是BN对缓解ICS问题作用非常微弱,BN的作用在于使得优化过程的landscape更光滑,其他的一些归一化方法也可以达到这样的效果。 Batch Normalization通过增加额外的层,控制层输入的均值和方差从而稳定了他的分布,使得神经网络的训练过程得到进步。尽管BN层的...
在原始论文Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift中,作者认为 BN 减小了所谓的 internal covariate shift(ICS),这也被认为是 BN 成功的根基。 于是,作者就做了一个实验。在有和没有 BN 的情况下分别训练了一个 VGG 网络,然后观察某一层在训练过程中的分布情...
Batch normalization (BatchNorm) is a widely adopted technique that enables faster and more stable training of deep neural networks. However, despite its pervasiveness, the exact reasons for BatchNorm’s effectiveness are still poorly understood. ...
【BatchNorm有效性原理探索】“How does Batch Normalization Help Optimization? (NeurIPS 2018)” http://t.cn/EyHM36I paper:http://weibo.com/1402400261/Gj9yHku68 http://t.cn/EyHM8MH