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Batch Normalization

Batch Normalization

作者: poteman | 来源:发表于2019-06-30 16:52 被阅读0次
    • BN的作用
    1. 使得网络中每层输入数据分布的相对稳定,加速模型学习速度
    2. 具有一定的正则化效果
    • BN的操作流程
      -- train的过程
      z_{norm} = \frac{z - mean}{variance}
      \tilde{z} = \gamma*z_{norm} + \beta
      -- test的过程
      由于BN是对每一个mini-batch来进行操作的,每一个batch的mean和variance是不能用在test中的,采用moving average的方法来获得test的mean和variance
      当前mean = 0.9 * 以前的mean + 0.1 * 当前mean
      (across mini-batch)
      当前var = 0.9 * 以前的var + 0.1 * 当前var

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