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 ...
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...
第一个实验,作者在训练时在BatchNorm层之后插入随时间改变随机噪声,这个噪声是从一个non-zero mean,non-unit variance分布中采样得到的。这些噪声会提供非常严重的covariate shift。比较noisyBatchNorm、BatchNorm和standard三个网络的结果,发现noisyBatchNorm的结果和BatchNorm的非常接近,比standard的要好很多。而noisyBatch...
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. ...
《How Does Batch Normalization Help Optimization》 论文初略 论文地址:https://arxiv.org/... 该论文推翻了BN原论文认为BN是因为减少了Internal Covariate Shift(ICS)的推论,给出了一个新的解释,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。ICS 即由于之前网络层参数的更...
batch Normalization 解释的反驳 实验测试 MIT的研究人员并没有在论文的一开始就提出了自己的解释。而是说,如果原作者说的是对的,那我们就先按照原作者的思路去验证一下(因为涉及两篇paper,所以本文将batch normalization的提出者写为原作者,How Does Batch Normalizetion Help Optimization的作者写为来自MIT的研究人员...
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【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
How Does Batch Normalization Help Optimization? (No, It Is Not about Internal Covariate Shift) Key words: 目的:准确概述,吸引读者阅读,方便索引/检索 可包含:领域、问题、方法、new terminologies 五个左右为宜,不要包含太多的修饰词。 3.2.8 References 注意格式,一些文献管理软件和工具可减轻负担 4 结语...