BN的一些细节

最新推荐文章于 2025-12-02 20:19:19 发布
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#机器学习 #深度学习 #逻辑回归

批量归一化(Batch Normalization)通过强制数据服从均值为0，方差为1的分布，防止激活函数饱和，避免梯度消失。同时，BN引入gamma和beta参数来补偿数据特征的损失，提高模型拟合能力。

BN的作用：

避免梯度消失

为什么BN能避免梯度消失：

BN将原本的数据强制拉回均值为0，方差为1的正态分布，使得BN后的数据在经过sigmoid这类激活函数后不会落入饱和区，让数据更多的分布在激活函数的非饱和区，从而避免梯度消失。

为什么BN还要学习gamma和beta参数？

由于BN破坏了原始数据的分布，破坏了原始数据的特征分布，降低了原数据的拟合能力，为了抵消BN对原数据特征的影响，从而要学习这放缩和平移这两个参数

超细节的 BatchNorm/BN/LayerNorm/LN 知识点
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BN(Batch Normalization)详解，包含pytorch实现、numpy实现
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