Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 论文翻译（转）

最新推荐文章于 2025-05-02 19:36:18 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 批归一化 翻译论文
文献阅读 - Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
Always On The Way
03-01 879
参考文献：Ioffe S , Szegedy C . Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift[J]. 2015. 摘要（Abstract） 由于训练过程中各层输入的分布随前一层参数的变化而变化，使得深度神经网络的训练变得复杂，同时也导致学习率较低、初始参...
《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》论文导读
谷哥的小弟
09-09 1006
深度神经网络在训练过程中，由于前面层的参数变化，会导致后面层输入的分布发生变化，这种现象被称为“Internal Covariate Shift”（内部协变量偏移）。这种偏移会使得网络训练变得复杂，需要较低的学习率和谨慎的参数初始化，从而减慢了训练速度，并可能导致模型难以收敛。为了解决这个问题，作者提出了Batch Normalization方法。
Batch Normalization论文翻译——中英文对照
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SnailTyan
09-28 1万+
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com  |  优快云  |  简书 声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！ 翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation Batch Normalization: Acceleratin...
【论文阅读】Batch Normalization：Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
最新发布
qq_34222839的博客
05-02 892
Batch Normalization，BN-Inception
Batch Normalization： Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
just
02-16 333
【问题挑战】训练深度神经网络很复杂，因为在训练过程中，随着前一层的参数变化，每一层输入的分布都会发生变化；通过较低的学习率(lr)和仔细的参数初始化来解决，但会减慢训练速度，并且经常出现非线性饱和，最终导致深度网络难以训练(如sigmoid造成梯度消失问题)；【解决方法】将这种现象称为内部协方差偏移(internal covariate shift)，并通过对网络层的输入进行归一化(BN)来解决这个问题。
【论文学习】Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift
m0_37644085的博客
10-21 326
Batch Normalization 学习笔记 原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50866313 作者：hjimce 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  Red...
论文阅读：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
j879159541的博客
03-30 592
文章目录1、论文总述2、Why does batch normalization work3、BN加到卷积层之后的原因4、加入BN之后，训练时数据分布的变化5、与BN配套的一些操作参考文献 1、论文总述 本篇论文提出了一个对CNN发展影响深远的操作：BN。BN是对CNN中间层feature map在激活函数前进行归一化操作，让他们的分布不至于那么散，这样的数据分布经过激活函数之后更加有效，不至于进入到Tanh和 Sigmoid的饱和区， 至于RELU 激活函数也有一定的效果。 论文的动机是为了改善CNN中的
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal.pdf
02-21
这种现象被称为内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）。内部协变量偏移会降低训练速度，因为它要求使用较低的学习率，以及仔细的参数初始化，并且使得训练具有饱和非线性激活函数的模型变得异常困难。 批量...
Batch Normalization：Accelerating Deep Network Training
03-12
这个概念由Sergey Ioffe和Christian Szegedy在2015年的论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》中首次提出。 ### 内部协变量漂移问题 在深度神经...
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
weixin_42729843的博客
10-11 614
Abstract 训练深度神经网络的复杂性在于，因为前面层的参数发生变化会导致每层输入的分布在训练过程中发生变化。以为这个问题在训练模型时通常会要求较低的学习率和仔细的参数初始化，但这减慢了训练速度，并且使具有饱和非线性的模型训练起来非常困难。我们将这种每层输入的分布发生变化的现象称为内部协变量转移，并通过标准化层输入来解决这个问题。我们的方法力图使标准化成为模型架构的一部分，并为每个训练的小批...
BN（Batch Normalization）总结--Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
xjz18298268521的博客
08-31 3875
BN（batch normalization）总结 论文：《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by ReducingInternal Covariate Shift》 小菜这里也是看了许多前辈的博客总结的，这里也感谢前辈的无私。。。。。 1.      概述 核心： Ø  加入特殊归一化层BN层 此论文是Go
[翻译]Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
sinat_40759442的博客
12-07 347
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training byReducing Internal Covariate Shift 批处理归一化:通过减少内部协变量移位来加速深度网络训练 摘要 训练深度神经网络是复杂的，因为在训练过程中，每一层的输入分布都会随着前一层参数的变化而变化。由于需要较低的学习率和小心的参数初始化，这减慢了训练的速度，并且使得训练具有饱和非线性的模型变得非常困难。我们将这种现象称为内部协变量移位，并通过规范化层输入来解.
Batch Normalization论文翻译
alex1801
08-17 470
声明：文章仅作知识整理、分享，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！ 摘要 训练深度神经网络的复杂性在于，每层输入的分布在训练过程中会发生变化，因为前面的层的参数会发生变化。通过要求较低的学习率和仔细的参数初始化减慢了训练，并且使具有饱和非线性的模型训练起来非常困难。我们将这种现象称为内部协变量转移，并通过标准化层输入来解决这个问题。我们的方法力图使标准化成为模型架构的一部分，并为每个训练小批量数据执行标准化。批标准化使我们能够使用更高的学习率，并且不用太注意初始化。它也作为一个正则化项，在某些情况下不需要
《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》论文笔记
m_buddy的博客
09-04 355
1. 论文思想 训练深度学习网络是相当复杂的，每个层的输入分布会在训练中随着前一层的参数变化而改变。仔细地网络初始化以及较低的学习率下会降低网络的训练速度，特别是具有饱和非线性的网络。在该论文中将该中现象称之为“internal covariate shift”，在论文中为了解决该问题提出了BN的概念，它取得的成果也会很显著： （1）网络中添加了BN层之后可以使得网络使用更高的学习率，减少对网...
[论文阅读] Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training By Reducing Internal Covariate Shift
nwpuxhld
12-25 415
Background 存在什么问题？ 训练深度神经网络是比较复杂的，因为每层输入的分布在训练过程中都在变化。如果每层输入的分布在不停的变化，那我们就需要不停的调整我们的参数去补偿这部分变化，这就使得训练过程更加缓慢。 此外，由于分布的变化使得使用saturating nonlinearity function变得更加难以训练。 首先我们区分什么是saturating，什么是non-satur...
论文阅读 Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
Hunter的博客
10-27 1363
本次阅读的论文是发表《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，这是一篇经典文章。前段时间我自己手写resnet50网络的时候，其中采用了Batch Normalization(BN)，我自己当时就不太理解，踩了一些坑。关于Batch Normaliat...
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