深度学习学习笔记——BN
作用:
1、既可以使得训练集测试集同分布,
2、又可以使得每一层和不同batch同分布
使用地方:
每一层激活函数之前,
(1)sigmoid、tanh激活函数之前可以防止梯度衰减梯度消失。
(2)relu激活函数之前可以防止某一层的激活值全部被抑制,防止梯度消失。
目的:
防止梯度消失的同时也可以使得训练集、测试集同分布,不同batch同分布,这些都可以加速训练过程。
方法:
注: 其中,ϵ 是为了防止分母为0,取值10的负8次方。γ和β都是模型的学习参数(如同W和b一样),防止输入分布在激活函数的线性区降低模型表达能力。
深度学习——BN的理解
【深度学习】BN与神经网络调优
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