BatchNormalization的作用
参考回答：
神经网络在训练的时候随着网络层数的加深,激活函数的输入值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近,从而导致在反向传播时低层的神经网络的梯度消失。而Batch
Normalization的作用是通过规范化的手段,将越来越偏的分布拉回到标准化的分布,使得激活函数的输入值落在激活函数对输入比较敏感的区域,从而使梯度变大,加快学习收敛速度,避免梯度消失的问题。
-
BatchNormalization层 keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, axis=-1, momentum=0.9, weights=None, beta_init='zero', gamma_init='one') 该层在每个batch上将前一层的激活值重新规范化，即使得其输出数据的均值接
-
BatchNormalization层 keras.layers.normalization.BatchNormalization(axis=-1, momentum=0.99, epsilon=0.001, center=True, scale=True, beta_initializer='zeros', gamma_initializer='ones', moving_mean_initia
-
我有一个在Keras和PyTorch中实现的小型CNN示例。当我打印这两个网络的摘要时，可训练参数的总数是相同的，但参数总数和批量规范化的参数数量不匹配。 以下是CNN在Keras的实施情况： 为上述模型打印的摘要是： 下面是PyTorch中相同模型架构的实现： 以下是上述模型摘要的输出： 正如您在上面的结果中看到的，Keras中的批处理归一化比PyTorch有更多的参数（确切地说是2倍）。那么上
-
问题内容： 如果要在Keras中使用BatchNormalization函数，是否仅需要在开始时调用一次？ 我为此阅读了此文档：http : //keras.io/layers/normalization/ 我看不到该怎么称呼它。下面是我尝试使用它的代码： 我问是因为如果我用第二行（包括批处理规范化）运行代码，而如果我不使用第二行运行代码，则会得到类似的输出。因此，要么我没有在正确的地方调用该函数
-
如果我想在Keras中使用BatchNormize函数，那么我需要在开始时只调用一次吗？ 我阅读了以下文档：http://keras.io/layers/normalization/ 我不知道应该在哪里调用它。下面是我试图使用它的代码： 我这样问是因为如果我用第二行运行代码，包括批处理规范化，如果我不使用第二行运行代码，我会得到类似的输出。因此，要么我没有在正确的位置调用函数，要么我想这没有多大区
-
本文向大家介绍BN的作用？相关面试题，主要包含被问及BN的作用？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 介绍BN，首先介绍深度学习过程实际上是学习数据的分布，而通过每一层卷积后，由于前一层的参数是每步迭代都会发生更新，因此后面层的数据的分布都会发生变化，那么网络又要花费精力去学习新的数据分布，从而使得学习速度很慢，因此就想将每一层的数据都通过归一化到同一分布上来加快学习，但是如果每一层改变其分