3.5 CNN卷积神经网络基础知识-批归一化Batch Normalization(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)

最新推荐文章于 2025-04-27 10:14:00 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 神经网络 深度学习
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批归一化（Batch Normalization）是深度学习中的关键技术，旨在稳定神经网络中间层的输出，提高训练效率和模型性能。通过对每层的激活函数输出进行标准化处理，BatchNorm能加速学习、降低对初始值的敏感性，并缓解过拟合。计算过程包括计算mini-batch的均值和方差，然后进行标准化和仿射变换。在预测阶段，使用训练时保存的均值和方差以保持一致性。

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3.5 CNN卷积神经网络基础知识-批归一化Batch Normalization(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)

 

 

 

批归一化（Batch Normalization）

批归一化方法方法（Batch Normalization，BatchNorm）是由Ioffe和Szegedy于2015年提出的，已被广泛应用在深度学习中，其目的是对神经网络中间层的输出进行标准化处理，使得中间层的输出更加稳定。

通常我们会对神经网络的数据进行标准化处理，处理后的样本数据集满足均值为0，方差为1的统计分布，这是因为当输入数据的分布比较固定时，有利于算法的稳定和收敛。对于深度神经网络来说，由于参数是不断更新的，即使输入数据已经做过标准化处理，但是对于比较靠后的那些层，其接收到的输入仍然是剧烈变化的，通常会导致数值不稳定，模型很难收敛。BatchNorm能够使神经网络中间层的输出变得更加稳定，并有如下三个优点：

  • 使学习快速进行（能够使用较大的学习率）

  • 降低模型对初始值的敏感性

  • 从一定程度上抑制过拟合

BatchNorm主要思路是在训练时按mini-batch为单位，对神经元的数值进行归一化，使数据的分布满足均值为0，方差为1。具体计算过程如下：

1. 计算mini-batch内样本的均值

其中x(i)表示mini-batch中的第i个样本。

例如输入mini-batch包含3个样本，每个样本有2个特征，分别是：

对每个特征分别计算mini-batch内样本的均值：

则样本均值是:

（说了那么多就是计算均值）

 

 

2. 计算mini-batch内样本的方差

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动手学深度学习 - 现代卷积神经网络 - 8.5. 批量归一化（Batch Normalization）
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批量归一化作为现代深度学习不可或缺的模块，大幅度改善了神经网络的训练效率与鲁棒性。即便今天出现了其他归一化方法（如 LayerNorm、GroupNorm），BatchNorm 依然在大规模视觉任务中有着极高的应用价值。批量归一化（BatchNorm）是深度学习中一项伟大的工程发明，它通过标准化中间层输出，加速训练，提高数值稳定性，并具有一定的正则化能力，成为现代 CNN 架构不可或缺的一环。无论是，还是国内的BAT、字节跳动。
卷积神经网络（CNN）中的批量归一化层（Batch Normalization Layer）
搏博的专栏
11-24 3862
批量归一化层（BatchNorm层），或简称为批量归一化（Batch Normalization），是深度学习中常用的一种技术，旨在加速神经网络的训练并提高收敛速度。为了让数据在训练过程中保持同一分布，在神经网络的中间层（隐藏层）的一层或多层上进行批量归一化。对于每一个小批次数据（mini-batch），计算该batch的均值与方差，在将线性计算结果送入，先对计算结果进行批量归一化处理，即减均值、除标准差，保证计算结果符合均值为0、方差为1的标准正态分布，然后再将计算结果作为激活函数的输入值进行计算。
4-CNN-demo-05-BN-批归一化
HJZ11的博客
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""" *关于代码的两点说明:* >本代码所编写的类并不代表是tensorflow最好的实践--只是为了展示批归一化。 >本案例使用了MNIST数据集作为展示，但代码中设计的网络并不是作为手写字母识别用。之所以如此设计网络结构： 1、忠于原论文；2、网络足够复杂，并可以展示批归一化可以加速网络训练。 """ import tensorflow as tf import tqdm...
（四）卷积神经网络 -- 10 批量归一化
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10. 批量归一化 对于 “Kaggle比赛：预测房价” 的场景，可以对输入数据做标准化处理，使得： 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近：这往往更容易训练出有效的模型。 通常来说，数据标准化预处理对于浅层模型就足够有效了。 随着模型训练的进行，当每层中参数更新时，靠近输出层的输出较难出现剧烈变化。 但对深层神经网络来说，即使输入数据已做标准化，训练中模型参数的更新依然很容易造成靠近输出层输出的剧烈变化。 这种计算数值的不稳定性通常导致难
【CNN基础】一文读懂批归一化（Batch Normalization）
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浅谈卷积神经网络(CNN)——卷积、批标准化、池化、失活
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批量归一化(Batch Normalization)
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李沐动手学深度学习V2-Batch Normalization批量规范化内容和代码从零实现
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批归一化(Batch Normalization)详解
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