batch-normalization为什么效果好

/* 版权声明:可以任意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.目前几乎已经成为DL的标配了,任何有志于学习DL的同学们朋友们雷迪斯俺的詹特曼们都应该好好学一学BN.BN倒过来看就是NB,因为这个技术确实很NB,虽然有些细节处理还解释不清其理论原因,但是实践证明好用才是真的好,别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏

原文:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541 今年过年之前,MSRA和Google相继在ImagenNet图像识别数据集上报告他们的效果超越了人类水平,下面将分两期介绍两者的算法细节. 这次先讲Google的这篇<Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>,主要是因为这里面的思想比较

课程主页:http://cs231n.stanford.edu/ ? Introduction to neural networks -Training Neural Network ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

论文题目:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 首先看看博客http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541中最开始介绍的: 为什么中心化,方差归一化等,可以加快收敛? 补充一点:输入x集中在0周围,sigmoid更可能在其未饱和区域,梯度相对更大一些,收敛更快. Abstract 1.深

Data Preprocessing, Weights Initialization与Batch Normalization Data Preprocessing Weights Initialization与Batch Normalization 数据预处理Data Preprocessing 权重初始化Weights Initialization 让权重初始化为0 0方差1e-2标准差 0方差1标准差 Xavier Initialization 再改进 批归一化Batch Normaliza

目录 1  Batch Normalization笔记 1.1  引包 1.2  构建模型: 1.3  构建训练函数 1.4  结论 Batch Normalization笔记 我们将会用MNIST数据集来演示这个batch normalization的使用, 以及他所带来的效果: 引包 import tensorflow as tf import os from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorf

1.Batch Normalization的引入 在机器学习领域有个很重要的假设:IID独立同分布假设,也就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的,这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障.在深度学习网络中,后一层的输入是受前一层的影响的,而为了方便训练网络,我们一般都是采用Mini-Batch SGD来训练网络的(Mini-Batch SGD的两个优点是:梯度更新方向更准确和并行计算速度快). 我们知道在神经网络训练开始前,都要对输入数据做一个归一化处理,那么具体为

前言: Batch Normalization是深度学习领域在2015年非常热门的一个算法,许多网络应用该方法进行训练,并且取得了非常好的效果. 众所周知,深度学习是应用随机梯度下降法对网络进行训练,尽管随机梯度下降训练神经网络非常有效,但是它有一个缺点,就是需要人为的设定很多参数,比如学习率,权重衰减系数,Dropout比例等.这些参数的选择对训练结果至关重要,以至于训练的大多数精力都耗费在了调参上面.BN算法就可以完美的解决这些问题.当我们使用了BN算法,我们可以去选择比较大的初始学习率,这

转自:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 郭耀华's Blog 欲穷千里目,更上一层楼项目主页:https://github.com/guoyaohua/ 博客园 首页 新随笔 联系 订阅 管理 欲穷千里目,更上一层楼项目主页:https://github.com/guoyaohua/ 博客园 首页 新随笔 联系 订阅 管理 [深度学习]深入理解Batch Normalization批标准化 这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答

问题 训练神经网络是一个很复杂的过程,在前面提到了深度学习中常用的激活函数,例如ELU或者Relu的变体能够在开始训练的时候很大程度上减少梯度消失或者爆炸问题,但是却不能保证在训练过程中不出现该问题,例如在训练过程中每一层输入数据分布发生了改变了,那么我们就需要使用更小的learning rate去训练,这一现象被称为internal covariate shift,Batch Normalization能够很好的解决这一问题.目前该算法已经被广泛应用在深度学习模型中,该算法的强大至于在于: 可