模型调优没效果? 不妨试试Batch Normalization!

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神经网络算法Batch Normalization的分析与展望 | 大牛讲堂

从理论到实践,手把手教你要怎样用 TensorFlow 实现 CNN

今儿调模型大佬又给支了一招,叫Batch Normalization(下面简称BN),我真是还这样深刻理解这玩意是那此,而且 是真的挺有效的,哈哈。而且 本文本来总结一下BN的具体操作流程以及要怎样用tensorflow来实现BN,对于BN更角度次的理解,为那此要BN,BN有无真的有效朋友 能才能参考知乎上的回答:https://www.zhihu.com/question/38102762



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1、第一层的权重项w 和 输入x想成,得到s1

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1、BN的流程

数据有限时要怎样调优角度学习模型

传统的神经网络,本来在将样本x进入到输入层完后 对x进行0-1标准化补救(减均值,除标准差),以降低样本间的差异性,如下图所示:

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卷积神经网络的卷积核大小、个数,卷积层数要怎样确定呢?

BN是在此基础上,不仅仅只对输入层的输入数据x进行标准化,还对每个隐藏层的输入进行标准化,如下图所示:

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能才能看多,由标准化的x得到第二层的输入h1的完后 ,经历了如下的步骤:

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