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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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