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深度学习技巧应用12-神经网络训练中批归一化的应用

微学AI 2024-06-05 12:00:02
简介深度学习技巧应用12-神经网络训练中批归一化的应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用12-神经网络训练中批归一化的应用，在深度学习中，批归一化（Batch Normalization，简称BN）是一种重要的技巧，它在许多神经网络中都得到了广泛应用。本文将详细介绍批归一化的原理和应用，并结合PyTorch框架构建一个简单的神经网络，用于演示批归一化的实际效果。

一、 批归一化的原理

传统的神经网络在训练时可能会面临梯度消失或梯度爆炸的问题，这往往需要对权重进行合适的初始化以及对学习率进行调节。批归一化提出了一个较为通用的解决方案，它通过对网络中每一层的输入进行归一化，使其具有统一的标准差和均值，从而加速网络的收敛过程。

批归一化方法具体的操作为：在每一层的计算过程中，先计算-mini-batch中每个样本的均值mu_B和标准差sigma_B，然后利用这两个参数对每个样本进行归一化：
                                                         

风语者！平时喜欢研究各种技术，目前在从事后端开发工作，热爱生活、热爱工作。

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