Batch Normalization

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2020年2月8日23:26:49 评论 219阅读1分6秒

卷积神经网络训练过程中,参数都会发生变化。为了使饱和的非线性激活函数能够训练,则要求使用较低的学习率和合适的参数初始化,这样就降低了训练的速度。这种现象也称为内部协变量转移。将批量标准化引入模型训练,这样就可以使用高一点的学习率,对参数初始化要求不是很严苛。也能起到正则化的作用,可以提高10几倍,同时能够替代网络的dropout层。

使用类似sigmoid函数,随着x的增大,会使导数趋向于0,梯度不更新。

把训练过程中神经网络内部结点的变化称为内部协变量转移,消除它可以加快训练过程,批量标准化就是减小它的一个方法。

协方差:第一个是方差公式,第二个是协方差公式

Batch Normalization

协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差,而不是不同样本之间的。

单独标准化每个特征,使其具有零均值和单位方差

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