TensorFlow批标准化(Batch Normalization)

本文深入探讨了深度学习中批标准化(Batch Normalization)的作用,它用于将输入数据标准化,改善神经网络训练效果。批标准化通常位于全连接层与激活函数之间,通过γ和β参数调整标准化的影响。它不仅正向标准化输入,还在反向传播中起作用。TensorFlow实现批标准化的代码示例也在文中给出,并强调在测试时需固定均值和方差。

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 本篇博客主要介绍深度学习中批标准化(batch normalization),是将分散的数据统一的一种方法,

batch normalization被添加在全连接层和激活函数之间

经过和未经过batch normalization的数据经过激活函数的输入输出区别

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