Batch Normalization

最新推荐文章于 2025-05-29 21:53:57 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liqiuyu01/article/details/79618141
本文探讨了神经网络训练中输入分布变化带来的挑战，并介绍了批量归一化（Batch Normalization, BN）技术。BN能够通过在线性变换下维持输入分布的稳定性，去除特征间的相关性，从而加速训练过程并提高模型收敛速度。文中还讨论了BN的具体实现细节及其在训练与测试阶段的不同作用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

首先 神经网络的训练是十分复杂的 每一层的输入都会受前面所有层的影响 而且当层数越深 这种影响将被放大 所以 如果对于输入的分布有一些改变 则会造成问题 使得这些层的参数需要重新调整来适应这个变化的分布 这是我们不想见到的 如果我们使这种非线性的输入分布维持稳定 这样就可以加速对网络的训练 所以我们想要改进 whitening 是一个很好的方法能使得训练收敛速度加快 whitening 是使得输入 通过线性变换 变成0均值 单位方差 并且去除了输入的相关性  所以 我们想着在每一个训练步骤都加入whitening 操作 但是 如果这些操作穿插在optimization 过程中 则会造成问题 因为梯度下降算法 为了减小梯度阶梯的影响 会更新参数使得归一化的结果也被更新 文中观察到如果在梯度下降法的操作之外进行归一化参数时 网络会blows up 所以这里使用了一个归一化函数 使得input与整个的训练集进行归一化 但这个操作过于昂贵 这里进行了2个优化 第一个是不再对一层的输入输出结合在一起进行归一化 而是单独的对每个特征进行归一化 第二个是使用minibatch 来进行归一化 这里还有一点是BN对于训练的阶段很有效 但对于测试阶段不是很必要 于是对于测试阶段 文章使用了2个参数 替代了BN原本计算 

以上是自己理出来的逻辑 比较乱 我再去看看别人的心得会比较好理解吧

Layer Normalization和Batch Normalization
qq_34184505的博客
09-02 604
归一化是在每个mini-batch的每个通道上进行的。计算的是每个通道在整个mini-batch上的均值和方差。公式中涉及到每个通道的均值 (\mu_c) 和方差 (\sigma_c^2)。归一化是在每个样本的所有特征（即所有通道、所有高度和宽度）上进行的。计算的是每个样本在所有特征上的均值和方差。公式中涉及到每个样本的均值 (\mu_i) 和方差 (\sigma_i^2)。
Batch Normalization详解以及pytorch实验
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weixin_50174671的博客
02-25 1659
上图展示了一个batch size为2的Batch Normalization的计算过程，假设feature1、feature2分别是由image1、image2经过一系列卷积池化后得到的特征矩阵，feature的channel为2，那么x(1)代表该batch的所有feature的channel1的数据，同理x(2)代表该batch的所有feature的channel2的数据。然后分别计算每个通道的均值与方差。注意是一个向量不是一个值，向量的每一个元素代表着一个维度（channel）的方差。
Batch Normalization 的原理
kiki5862的博客
05-29 1140
BatchNormalization（BN）是一种用于加速深度神经网络训练的技术，通过标准化每一层的输入使其具有零均值和单位方差。其核心步骤包括：计算小批量的均值和方差，进行标准化，并引入可学习的缩放和平移参数以保持模型表达能力。BN能缓解内部协变量偏移，稳定训练过程，允许使用更高学习率，并起到一定正则化作用。训练时使用当前批次的统计量，推理时则采用滑动平均值。BN有效解决了梯度不稳定等问题，提高了网络收敛速度和训练稳定性。
python batch normalization_Batch Normalization 详解
weixin_39827850的博客
12-08 936
一、背景意义本篇博文主要讲解2015年深度学习领域，非常值得学习的一篇文献：《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，这个算法目前已经被大量的应用，最新的文献算法很多都会引用这个算法，进行网络训练，可见其强大之处非同一般啊。近年来深度学习捷报连连、声...
Batch Normalization详解
关于我的学习记录
04-13 1994
Batch Normalization详解
BatchNormalization
Fwuyi的博客
05-24 775
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Batch Normalization理解
学习
03-14 521
我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理，这样能够加速网络的收敛，如下图所示，对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵，但对于Conv2而言输入的feature map就不一定满足某一分布规律了（注意这里所说满足某一分布规律并不是指某一个feature map的数据要满足分布规律，理论上是指整个训练样本集所对应feature map的数据要满足分布规律）。）的目的：使一个批次（Batch）feature map满足均值为0，方差为1的分布规律，：在正向传播的过程中统计得到。
Batch Normalization 详细介绍
hello！
09-08 1331
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04-19
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在本文中，Sergey Ioffe和Christian Szegedy两位作者提出了Batch Normalization（批量归一化）技术，主要解决深度神经网络训练过程中，随着前层参数变化导致各层输入分布改变的问题。这种现象被称为内部协变量偏移...
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