BN batch normalization

2022-11-24 18:57:11 字數 610 閱讀 3732

參考:

設,每個batch輸入是

(其中每個

都是一個樣本,

是batch size) 假如在第一層後加入batch normalization layer後,

的計算就倍替換為下圖所示的那樣。

將再減去batch的平均值

,併除以batch的標準差得到。

是為了避免除數為0的情況所使用的微小正數。將乘以

調整數值大小,再加上

增加偏移後得到

。為加入非線效能力,

也會跟隨著relu等啟用函式。

最終得到的

會被送到下一層作為輸入。

需要注意的是,上述的計算方法用於在訓練。因為測試時常會只**一個新樣本,也就是說batch size為1。若還用相同的方法計算

,就會是這個新樣本自身,

就會成為0。

所以在測試時,所使用的

和是整個訓練集的均值

和方差。而整個訓練集的均值

和方差的值通常也是在訓練的同時用移動平均法來計算

Batch Normalization 筆記

神經網路在更新引數的時候是假定其他引數不變 但是事實上引數是一起更新的。比如上圖,直線從 h1 更新到 h2 但是下一次輸入分佈變了 前面層的引數更新了 所以相對位置就可能變為 h3 internal covariate shift,多層之間缺乏默契,不能相互配合,互相追逐。bn可以分為兩部分,第一...

批歸一化 Batch Normalization

batch normalization accelerating deep network training by reducing internal covariate shift 深度神經網路涉及到很多層的疊加,而每一層的引數更新會導致上層的輸入資料分佈發生變化,通過層層疊加,高層的輸入分佈變化...

batch normalization學習理解筆記

internal covariate shift的定義是相對於covariate shift而言的,covariate shift是指神經網路輸入 x 分佈發生改變的現象.大家都知道神經網路之所以具有泛化能力,一個基本的假設就是訓練樣本集與測試樣本集是獨立同分布的 iid 如果兩者分佈不同 或者說兩...