文件名称:
TensorFlow实现Batch Normalization
开发工具:
文件大小: 151kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-25
详细说明：一、BN（Batch Normalization）算法
1. 对数据进行归一化处理的重要性
神经网络学习过程的本质就是学习数据分布，在训练数据与测试数据分布不同情况下，模型的泛化能力就大大降低；另一方面，若训练过程中每批batch的数据分布也各不相同，那么网络每批迭代学习过程也会出现较大波动，使之更难趋于收敛，降低训练收敛速度。对于深层网络，网络前几层的微小变化都会被网络累积放大，则训练数据的分布变化问题会被放大，更加影响训练速度。
2. BN算法的强大之处
1）为了加速梯度下降算法的训练，我们可以采取指数衰减学习率等方法在初期快速学习，后期缓慢进入全局最优区域。使用BN算法后，就可以直接选择
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