依赖于batch_size的大小,batch_size越小,效果越不好 对于RNN等变长输入的模型,在运算到网络的尾部时,只有少量较长序列还在参与运算,退化为batch_size过小问题 3. Layer Normalization 动机 batch normalization不适用于RNN等动态网络和batchsize较小的场景: 当batch size太小时,比如一个batch只有2个样本,都很难称得...
(注意:上图中,特征图的长和宽分别为W和H,由于我们的世界是3D的,直观只能展示3个维度,所以这里作者将H和W压缩成一个维度。则上图种每一个大方块展示的是一个Batch的特征图,其长宽高三个维度分别代表通道(Channel, C)、minibatch(BatchSize, N)、特征图(FeatureSize, (H,W))) (1)Batch Normalization(上图...
而Logistic Regression 、神经网络则在非独立的特征数据上依然可以训练出很好的模型,比如使用LR拟合用户收入,会使用很多相关联的特征,这里就不要求特征之间是独立同分布),但独立同分布的数据可以简化常规机器学习模型的训练、提升机器学习模型的预测能力,已经是一个共识。
二、Batch Normalization 为了使各层拥有适当的广度(激活值分布不能太广,易饱和),Batch Normalization 试图在学习过程中“强制性”地调整激活值的分布,来缓解内部协变量偏移。 注:Batch Normalization 最开始的动机是缓解内部协变量偏移,但后来的研究者发现其主要优点是归一化会导致更平滑的优化地形。
一、Batch Normalization是什么? Batch Normalization (BN) 是最早出现的,也通常是效果最好的归一化方式。feature map: 包含N 个样本,每个样本通道数为 C,高为 H,宽为 W。 对其求均值和方差时,将在 N、H、W上操作,而保留通道 C 的维度。具体来说,就是把第1个样本的第1个通道,加上第2个样本第1个通道...
由于Batch Normalization包含数据标准化的操作,因此在了解BN前,首先要对数据标准化有个简单认识。 数据标准化通常包括两种:0-1标准化和Z-score标准化,深度学习中的标准化往往指代的是后者。 0-1标准化 0-1标准化的公式如下: Z-score标准化 Z-score标准化的公式如下: ...
顾名思义,batch normalization嘛,就是“批规范化”。 如图所示,feature map: 包含N 个样本,每个样本通道数为 C,高为 H,宽为 W。对其求均值和方差时,将在 N、H、W上操作,而保留通道 C 的维度。具体来说,就是把第1个样本的第1个通道,加上第2个样本第1个通道 .....
Batch Normalization将每一层的输出都经过了“变换”，每一层的输出数据集（batch）都会重新将数据集的分布归一化到标准的分布形态上（均值为0，标准差为1）。这样一来，“目标分布” 在每一层的传递过程中变化就不会很大了，也即目标被固定住了。BN.png 下图对比了使用BN和不使用BN时，训练收敛的变化趋势，可以...
如果batch size为mm,则在前向传播过程中,网络中每个节点都有mm个输出,所谓的Batch Normalization,就是对该层每个节点的这mm个输出进行归一化再输出,具体计算方式如下, 其操作可以分成2步, Standardization:首先对mm个xx进行 Standardization,得到 zero mean unit variance的分布^xx^。
Normalization归一化和Standardization标准化,作为ML常用的tricks,大家再熟悉不过,但大家往往只知道基本的计算公式,且没深入了解过,甚至不知道标准化与归一化的区别,也不知道其具体作用,原理等,其次,存在…