【深度学习】批归一化（Batch Normalization）

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深度学习网络层之 Batch Normalization

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…

深度学习面试题21：批量归一化(Batch Normalization,BN)

目录 BN的由来 BN的作用 BN的操作阶段 BN的操作流程 BN可以防止梯度消失吗为什么归一化后还要放缩和平移 BN在GoogLeNet中的应用参考资料 BN的由来 BN是由Google于2015年提出,论文是<Batch Normalization_ Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>,这是一个深度神经网络训练的技巧,主要是让数据的分布变得一致,从而使得训练深层网络模型更加容易…

深度解析Droupout与Batch Normalization

Droupout与Batch Normalization都是深度学习常用且基础的训练技巧了.本文将从理论和实践两个角度分布其特点和细节. Droupout 2012年,Hinton在其论文中提出Dropout.当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时,容易造成过拟合.为了防止过拟合,可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能. Droupout是一种针对深度学习广泛应用的正则化技术.在每次迭代时随机关闭一些神经单元,随着迭代的进行,由于其他神经元可能在任何时候都被关闭,因此神经元对…

深度学习中优化【Normalization】

深度学习中优化操作: dropout l1, l2正则化 momentum normalization 1.为什么Normalization? 深度神经网络模型的训练为什么会很困难?其中一个重要的原因是,深度神经网络涉及到很多层的叠加,而每一层的参数更新会导致上层的输入数据分布发生变化,通过层层叠加,高层的输入分布变化会非常剧烈,这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新.为了训好模型,我们需要非常谨慎地去设定学习率.初始化权重.以及尽可能细致的参数更新策略. 对于每一层网络得到输出向…

深度学习中的batch、epoch、iteration的含义

深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度.这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降. 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新参数,这个称为随机梯度下降,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能在最优点附近…

批标准化 Batch Normalization

2018-12-05 20:28:15 在机器学习领域有一个很重要的假设,即独立同分布假设,也就是说训练集和测试集是满足相同分布的,这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障.而BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布. 为什么深度神经网络随着网络深度加深,训练起来越困难,收敛越来越慢? 有很多研究人员都致力于研究这个问题,也提出了很多行之有效的方法,BN就是google小组在论文Batch Normalizatoin中提出来的方法…