Batch Normalization的加速作用体现在两个方面:一是归一化了每层和每维度的scale,所以可以整体使用一个较高的学习率,而不必像以前那样迁就小scale的维度:二是归一化后使得更多的权重分界面落在了数据中,降低了overfit的可能性,因此一些防止overfit但会降低速度的方法,例如dropout和权重衰减就可以不使用或者降低其权重.截止到目前,还没有哪个机构宣布重现了论文中的结果,不过归一化的用处在理论层面就已经有了保证,以后也许归一化的形式会有所改变,但逐层的归一化应该会成…

一. Batch Normalization 对于深度神经网络,训练起来有时很难拟合,可以使用更先进的优化算法,例如:SGD+momentum.RMSProp.Adam等算法.另一种策略则是高改变网络的结构,使其更加容易训练.Batch Normalization就是这个思想. 为什么要做Normalization? 神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据与测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也大大降低:另外一方面,一旦每批训练数据的分布各不相同(batch梯度下降),那么网络…

『教程』Batch Normalization 层介绍 知乎:详解深度学习中的Normalization,BN/LN/WN 一.两个概念 独立同分布(independent and identically distributed) 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 白化(whitening) 去除特征之间的相关性 —> 独立: 使得所有特征具有相同的均值和方差 —> 同分布. 二.问题 1.抽象程度高的层难以训练 深度神经网络涉及到很多层的叠加,而每一…

之前一直和小伙伴探讨batch normalization层的实现机理,作用在这里不谈,知乎上有一篇paper在讲这个,链接 这里只探究其具体运算过程,我们假设在网络中间经过某些卷积操作之后的输出的feature map的尺寸为4×3×2×2 4为batch的大小,3为channel的数目,2×2为feature map的长宽 整个BN层的运算过程如下图 上图中,batch size一共是4, 对于每一个batch的feature map的size是3×2×2 对于所有batch中的同一个cha…

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…

使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴恩达deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 """ 大多数情况下,您将能够使用高级功能,但有时您可能想要在较低的级别工作.例如,如果您想要实现一个新特性-一些新的内容,那么TensorFlow还没有包括它的高级实现, 比如LSTM中的批处理规范化--那么您可能需要知道一些事情. 这…

Batch Normalization 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…

前置阅读:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541——Batch Norm阅读笔记与实现 前置阅读:http://www.zhihu.com/question/38102762——知乎网友 Deep Learning与Bayesian Learning在很多情况下是相通的,随着Deep Learning理论的发展, 我们看到,Deep Learning越来越像Bayesian Learning的一个子集,Deep Learni…

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

Batch Normalization Ioffe 和 Szegedy 在2015年<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>论文中提出此方法来减缓网络参数初始化的难处. Batch Norm优点 减轻过拟合 改善梯度传播(权重不会过高或过低) 容许较高的学习率,能够提高训练速度. 减轻对初始化权重的强依赖 作为一种正则化的方式,在某种程度上减少对d…