深度学习——batch normalization(BN)

最新推荐文章于 2025-07-10 21:37:38 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ylin01234/article/details/81989701
本文深入探讨批标准化（Batch Normalization，BN）在深度学习中的应用与原理，阐述其如何通过固定每层输入的均值和方差来解决协变量偏移问题，提升网络训练速度及模型泛化能力。

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

BN：批标准化，固定每层输入信息的均值和方差

原因：当训练集的样本数据和目标样本集分布不一致的时候，训练得到的模型无法很好的泛化。每一层的输入在经过层内操作之后必然会导致与原来对应的输入信号分布不同（Convariate Shift现象），并且前层神经网络的增加会被后面的神经网络不断的累积放大。这个问题的一个解决思路就是根据训练样本与目标样本的比例对训练样本进行一个矫正，而BN算法（批标准化）则可以用来规范化某些层或者所有层的输入，从而固定每层输入信号的均值与方差，让每一层的输入有一个稳定的分布会有利于网络的训练。

作用：

  1. 归一化数据；
  2. 可以使网络选用较大学习率，训练过程中学习率衰减加快（Bactch Normalization通过标准化让激活函数分布在线性区间，结果就是加大了梯度，让模型更大胆的进行梯度下降）；
  3. 对随机顺序训练适应性增强，提高了网络的泛化能力；

公式：  （一般用在非线性激活前）

先归一化后仿射变换：

 

归一化后，基本会被限制在正态分布下，使得网络的表达能力下降。为解决该问题，引入两个新的参数：\gamma和 \beta，是在训练时网络自己学习得到。在测试时，所使用的\mu 和\mu ^{2}是整个训练集的均值 和方差。

参考：

https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528722.html

https://blog.youkuaiyun.com/fontthrone/article/details/76652772

ylin01234
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GoogleLeNet V2 & V3 —— Batch Normalization
新兴IT民工的专栏
07-28 2149
GoogleLeNet出来之后，Google在这个基础上又演进了几个版本，一般来说是说有4个版本，之前的那个是V1，然后有一个V2，V3和V4。其中，第一篇是提出了一个重要的概念：Batch Normalization，是针对内部协变量偏移问题的，简单的说就是加速训练过程。把BN作为激活层之前的另外一个网络层，可以加速网络训练的收敛速度。第二篇就提出了一些新的卷积方法等，然后总和第一篇论文一起就提出了一个inception v2的网络结构，没有明确提到v3，但是其中的一些变形作为了v3版本。
归一化：Layer Normalization、Batch Normalization
u013250861的博客
02-22 1135
Normalization 有很多种，但是它们都有一个共同的目的，那就是把输入转化成均值为 0 方差为 1 的数据。我们在把数据送入激活函数之前进行 normalization（归一化），因为我们不希望输入数据落在激活函数的饱和区。同时，使得训练数据在训练过程中尽可能的保持和测试数据拥有相同的分布。 一方面，这样可以减少数据的偏差，避免在训练过程中出现梯度爆炸或是梯度消失的问题； 另一方面，这也是确保模型测试性能的重要假设之一。 二者提出的目的都是为了加快模型收敛，减少训练时间。 LN：Layer
深度学习中的Batch Normalization
Mingming_Buaa的博客
02-01 646
Batch Normalization 假设我们有两组training data：x1=[1,2,3,⋯]" role="presentation">x1=[1,2,3,⋯]x1=[1,2,3,⋯]x^1=[1,2,3,\cdots],x2=[100,200,300,⋯]" role="presentation">,x2=[100,200,300,⋯],x2=[100
Batch Normalization (BN)
LogM的博客
05-16 256
摘要：BN最早出现在Google的Inception(v2)网络中，它的效果让人瞠目结舌。那么，BN的原理是什么？为什么会有这么好的效果？ 关键字：深度学习, BN, 优化 1. 从数据预处理谈起 ...
AI之batch normalization
最新发布
fudexiang的博客
07-10 618
通过对每个批次的均值和方差添加噪声（因批次样本随机性），BN隐式地起到了轻微正则化的作用，可减少对Dropout的依赖。BN通过标准化和可学习的仿射变换，显著提升了深度网络的训练效率和性能，成为现代神经网络设计的标配组件之一。标准化后的数据更接近激活函数（如ReLU）的敏感区间，缓解梯度消失/爆炸问题，允许使用更大的学习率。：对每一层的输入进行标准化（均值为0、方差为1），减少分布波动，使后续层的学习更稳定。对卷积层，BN会沿批次和空间维度（H、W）计算统计量，保持通道（C）独立。# 定义带BN的模型。
Batch Normalization
12-17
Training Deep Neural Networks is complicated by the fact that the distribution of each layer's inputs changes during training, as the parameters of the previous layers change. This slows down the training by requiring lower learning rates and careful parameter initialization, and makes it notoriously hard to train models with saturating nonlinearities. We refer to this phenomenon as internal covariate shift, and address the problem by normalizing layer inputs. Our method draws its strength from making normalization a part of the model architecture and performing the normalization for each training mini-batch. Batch Normalization allows us to use much higher learning rates and be less careful about initialization. It also acts as a regularizer, in some cases eliminating the need for Dropout. Applied to a state-of-the-art image classification model, Batch Normalization achieves the same accuracy with 14 times fewer training steps, and beats the original model by a significant margin. Using an ensemble of batch-normalized networks, we improve upon the best published result on ImageNet classification: reaching 4.9% top-5 validation error (and 4.8% test error), exceeding the accuracy of human raters.
batch normalization(批量归一化)
sujixian1995的博客
09-23 917
批量归一化 训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。 批量归一化（batch normalization）这是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度。 批量归一化使得我们能够训练 100 层以上的网络。 1 训练深层网络 首先，数据预处理的方式通常会对最终结果产生巨大影响。使用真实数据时，我们的 第一步是标准化输入特征，使其平均值为0，方差为1。这种标准化可以很好地与我们的优化器配合使用，因为它可以将参数的量级进行统一。 第二，对于典型的多层感知机或卷积神经网络.
深度学习——batch normalization
qq_23236081的博客
11-02 921
参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/XPsRC6rC4_I9a-WPzOTSyw Table of Contents 什么是Batch Normalization 它如何工作 优点 Batch Normalization的诅咒 在使用小batch size的时候不稳定 导致训练时间的增加 什么是Batch Normalization 在训练过程中，当我们更新之前的权值时，每个中间激活层的输出分布会在每次迭代时发生变化。这种现象称为内部协变量移位(IC..
[深度学习] Batch Normalization算法介绍
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lhanchao的博客
04-21 2万+
很早就打算写这篇博客了，最近遇到的问题比较多，所以拖了又拖，今天问题似乎解决了，等着程序运行的时候再来回顾一下Batch Normalization算法。 Batch Normalization是2015年Google研究员在论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covaria
NLP高频面试题（三十四）——深度解析Layer Normalization与Batch Normalization：区别、联系及Transformer为何偏爱LN
WeLearnNLP
04-03 789
深度神经网络中常用的归一化、方法包括Batch Normalization（BN）与Layer Normalization（LN），它们在提高模型稳定性、加速收敛等方面效果显著。然而，不同类型的模型往往会选择不同的归一化策略，本文详细讨论BN与LN的区别和联系，并解释为什么Transformer架构偏爱使用LN而非BN。
深度学习——归一化
Blalaaa的博客
09-24 3143
假设一个函数：健康=3✖️身高+2✖️体重（身高：m，体重：斤）现在给出一个例子：1.6m130斤的人1，1.9m129的人2按照函数计算，你会发现他们的健康值差不多，故需要进行统一数量级，排除单位的干扰。最小-最大归一化将原始数据缩放到一个指定的最小和最大值（通常是0到1或-1到1）之间。公式如下：x——当出现3m的人，按照此公式会一直保留异常值的影响。
深度学习中 Batch Normalization
11-17 621
这是一个还在被广泛研究的问题，先把简单的总结写起来，后面肯定是要更新的。数据经过归一化和标准化后可以加快梯度下降的求解速度，这就是Batch Normalization等技术非常流行的原因，它使得可以使用更大的学习率更稳定地进行梯度传播，甚至增加网络的泛化能力。 1 什么是归一化/标准化 Normalization是一个统计学中的概念，我们可以叫它归一化或者规范化，它并不是一个完全定义好的数学操作(如加减乘除)。它通过将数据进行偏移和尺度缩放调整，在数据预处理时是非常常见的操作，在网络的中间层如今也很频繁
深度学习——Batch Normalization
Dunkle.T的博客
04-07 363
Batch Normalization的目的是使我们的一批（Batch）feature map（特征矩阵 ）满足均值为0，方差为1的分布规律。 常见的迁移学习方式： 1、载入权重后训练所有参数 2、载入权重后只训练最后几层参数 3、载入权重后在原网络基础上再添加一层全连接层，仅训练最后一个全连接层 ...
深度学习基础知识-Batch Normalization（BN）超详细解析
lqq
10-31 4320
在深层神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）中，层与层之间的输入分布会随着参数更新不断发生变化，这种现象被称为内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）。具体来说，由于网络层逐层堆叠，各层参数的更新可能会导致前一层的输出分布发生变化，进而影响到下一层的输入分布。不稳定的梯度传播：随着层数的加深，输出的分布在层与层之间逐渐偏离原始的分布，使得梯度变得不稳定，从而导致梯度消失或梯度爆炸等问题。训练收敛速度变慢。
深度学习-BN(Batch Normalization）
weixin_40826634的博客
12-05 2054
深度学习-BN(Batch Normalization）
【深度学习】Batch Normalization
littlemichelle
02-21 3628
7.BN的原理！！！它的参数是怎么学习到的？
深度学习：Batch normalization
weixin_43466027的博客
04-08 242
0x01 初识 随机梯度下降法及其变种已经成为训练神经网络的有效方法，但是它们有个通病： 我们需要人为选择参数，比如学习率、参数初始化、权重衰减系数、Dropout等。这些参数的选择对训练结果至关重要，以至于机器学习中人工的成分占比较多。 Batch normalization则减少了刻意调参的工作量。 0x02 原理 讲解算法前，先来思考一个问题： 在神经网络训练开始前，一般都要对输入数据做一个归一化处理。那么为什么需要这么做呢？归一化的好处是什么呢？ 一种说法认为，神经网络学习过程本质就是为了学习数
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