文件名称:
伯禹 动手学深度学习 打卡09 之批量归一化和残差网络
开发工具:
文件大小: 182kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：批量归一化（BatchNormalization）
对输入的标准化（浅层模型）
处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。
标准化处理输入数据使各个特征的分布相近
批量归一化（深度模型）
利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。
1.对全连接层做批量归一化
位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。
全连接：
2.对卷积层做批量归⼀化
位置：卷积计算之后、应⽤激活函数之前。
如果卷积计算输出多个通道，我们需要对这些通道的输出分别做批量归一化，且每个通道都拥有独立的拉伸和偏移参数。
计算：对单通道，batchs
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