为什么batchnormalize 有效

论文链接

The popular belief is that this effectiveness stems from controlling the change of the layers’ input distributions during training to reduce the so-called“internal covariate shift”. In this work, we demonstrate that such distributionalstability of layer inputs has little to do with the success of BatchNorm. Instead,we uncover a more fundamental impact of BatchNorm on the training process: it makes the optimization landscape significantly smoother. This smoothness inducesa more predictive and stable behavior of the gradients, allowing for faster training.

普遍的看法是，这种有效性源于在训练期间控制层输入分布的变化以减少所谓的“内部协方差偏移”。在这项工作中，我们证明了这种分布式层输入的稳定性与 BatchNorm 的成功无关。
我们发现了 BatchNorm 对训练过程的一个更根本的影响：它使优化环境更加顺畅。这种平滑性导致梯度的更具预测性和稳定性的行为，允许更快的训练。

为什么batchnormalize 有效相关推荐

【PyTorch】偏置项 bias 与 Batch-Normalize
文章目录偏置项. Batch-Normalize. Nomalize Input. BN. Why it works. 测试数据. 指数加权平均. 偏置项. 神经网络中,进行运算后,通常要对结果加上 ...
pytorch model.train() 开启batchnormalize 和 dropout model.eval() 则会关闭dropout
https://blog.csdn.net/kking_edc/article/details/104663305
transformer面试总结模型中BN batchNormalize LN layerNormalizer区别
Transformer中的attention区别? (1) Encoder的Self-Attention中,Q.K.V相等,他们是上一层Encoder的输出,对于第一层Encoder,他们就是Word ...
积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键！！！你只需不停增加层，直到测试误差不再减少....
积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156 著名: 本文是从 Michael Nie ...
mlp 参数调优_积神经网络(CNN)的参数优化方法
积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156 著名: 本文是从 Michael Nie ...
关于神经网络的需要注意的概念总结
之前接触并了解过神经网络的相关概念,但是并没有做过任何系统的总结,这一段时间借此总结一下相关的概念: 对于神经网络的入门概念来说最重要的是一些相关的理解性概念:反向传播.激活函数.正则化以及Batch ...
《RECURRENT BATCH NORMALIZATION》
原文链接 https://arxiv.org/pdf/1603.09025.pdf Covariate 协变量:在实验的设计中,协变量是一个独立变量(解释变量),不为实验者所操纵,但仍影响实验结果. ...
同花顺-图像算法工程师-笔试题
1.提高深层神经网络特征表达能力的方法是答:a.增加层深度:b.使用非线性激活函数:c.增加隐层单元的个数池化作用: (1) 对输入的特征图进行压缩,使特征图变小,简化网络计算复杂度; (2) 进 ...
【CV-Paper 06】Inception V3：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
论文原文:LINK 论文年份:2015 论文被引:9190((2020/0821) 18716(2022/03/26) 文章目录 Rethinking the Inception Architectu ...

为什么batchnormalize 有效

普遍的看法是，这种有效性源于在训练期间控制层输入分布的变化以减少所谓的“内部协方差偏移”。在这项工作中，我们证明了这种分布式层输入的稳定性与 BatchNorm 的成功无关。

我们发现了 BatchNorm 对训练过程的一个更根本的影响：它使优化环境更加顺畅。这种平滑性导致梯度的更具预测性和稳定性的行为，允许更快的训练。

为什么batchnormalize 有效相关推荐

最新文章

热门文章

为什么batchnormalize 有效

普遍的看法是，这种有效性源于在训练期间控制层输入分布的变化以减少所谓的“内部协方差偏移”。 在这项工作中，我们证明了这种分布式层输入的稳定性与 BatchNorm 的成功无关。

我们发现了 BatchNorm 对训练过程的一个更根本的影响：它使优化环境更加顺畅。 这种平滑性导致梯度的更具预测性和稳定性的行为，允许更快的训练。

为什么batchnormalize 有效相关推荐

最新文章

热门文章

普遍的看法是，这种有效性源于在训练期间控制层输入分布的变化以减少所谓的“内部协方差偏移”。在这项工作中，我们证明了这种分布式层输入的稳定性与 BatchNorm 的成功无关。

我们发现了 BatchNorm 对训练过程的一个更根本的影响：它使优化环境更加顺畅。这种平滑性导致梯度的更具预测性和稳定性的行为，允许更快的训练。