详解BN（Batch Normalization）算法

最新推荐文章于 2025-09-05 16:38:13 发布
转载 最新推荐文章于 2025-09-05 16:38:13 发布 · 553 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lx10271129/article/details/78984623

本文提供了一个优快云博客的链接示例，尽管具体内容未给出，但通常这类博客会包含详细的编程教程和技术分享。

https://blog.youkuaiyun.com/lx10271129/article/details/78984623

Batch Normalization原理与代码实例讲解
AI天才研究院
09-29 1362
Batch Normalization原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来
BN算法
郭云飞的专栏
10-31 1万+
2015年的论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》阐述了BN算法，这个算法目前已经被大量应用，很多论文都会引用这个算法，进行网络训练，可见其强大之处非同一般。 在深度学习中，随机梯度下降已经成为主要的训练方法。尽管随机梯度下降法对于训练深度网络
BN算法（Batch Normalization）
山上有只羊M
05-02 1589
原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50866313 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...
【深入理解Batch Normalization（1）】原理与作用
最新发布
Hali_Botebie的博客
09-05 1184
BN适用于判别模型中，比如图片分类模型。因为BN注重对每个batch进行归一化，从而保证数据分布的一致性，而判别模型的结果正是取决于数据整体分布。但是BN对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个batch上，所以如果batchsize太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布；IN适用于生成模型中，比如图片风格迁移，GAN等。
BN算法（Batch Normalization）的原理和作用
我是天才很好
04-16 1万+
文章目录一、BN算法概念二、Covariate Shift问题三、BN算法产生的背景四、BN算法的实现和优点4.1 BN算法的实现4.2 BN算法在网络中的作用五、参考文献 一、BN算法概念 传统的神经网络，只是在将样本x输入到输入层之前对x进行标准化处理，以降低样本间的差异性。BN是在此基础上，不仅仅只对输入层的输入数据x进行标准化，还对每个隐藏层的输入进行标准化。 （那为什么需要对每个隐藏层...
学习bn算法
weixin_34247155的博客
02-20 145
好处: 1.归一化后有什么好处呢？原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低； 2.另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度，这也正是为什么我们需要对数据都要做一个归一化预处理的原因。 原因: 我们把网络中间层在训练过...
深度学习（二十九）Batch Normalization 学习笔记
热门推荐
hjimce的专栏
03-12 28万+
近年来深度学习捷报连连，声名鹊起，随机梯度下架成了训练深度网络的主流方法。尽管随机梯度下降法，将对于训练深度网络，简单高效，但是它有个毛病，就是需要我们人为的去选择参数，比如学习率、参数初始化等，这些参数的选择对我们的训练至关重要，以至于我们很多时间都浪费在这些的调参上。那么学完这篇文献之后，你可以不需要那么刻意的去调整学习率这些参数。就像什么激活函数层、卷积层、全连接层一样，
TensorFlow实现Batch Normalization
09-20
**TensorFlow实现Batch Normalization详解** Batch Normalization（简称BN）是一种在深度学习中用于加速训练和提升模型泛化能力的技术。它通过归一化每一层的激活值，确保网络在训练过程中能保持稳定的数据分布，...
Batch Normalization详解以及BN和LN的区别
qq_38375203的博客
06-09 1446
最近要找工作，也是复习一下面经。之前经常看过的BN也是面试中的重中之重，记得当时面试华为诺亚方舟实验室的时候，面试官就问到了我BN和LN的区别，当时也仅仅是将这两者的区别说出来了，但是并没有进行扩展，现在想想也是有点后悔的（其实当时自己也不知道该扩展啥）。在今天也就做一下总结，来概括一下这两者的区别以及BN的动机原理。在机器学习领域有个非常重要的假设样本之间的独立同分布，也就是训练数据和测试数据假设是满足相同分布，这样我们通过训练数据训练模型才能够在测试数据上获得较好的效果(这个独立同分布是一个前提)。 然
深度学习之经典神经网络框架详解（五）：Batch Normalization（BN层）网络详解
Superstar02的博客
09-27 2385
论文 Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 简述： 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，会导致训练速度的下降（低学习率和注意参数初始化）且很难去训练模型。为此作者提出Batch Normalization，解决在训练过程中，中间层数据...
Batch Normalization详解
日拱一卒
12-05 1447
文章目录动机单层视角多层视角什么是Batch NormalizationBatch Normalization的反向传播Batch Normalization的预测阶段Batch Normalization的作用几个问题卷积层如何使用BatchNorm？没有scale and shift过程可不可以？BN层放在ReLU前面还是后面？BN层为什么有效？参考 博客：blog.shinelee.me |...
基于Tensorflow实现BN（Batch Normalization）的代码，供大家参考！！
03-24
基于Tensorflow实现BN（Batch Normalization）的代码，供大家参考！！
Batch-Normlization 算子的实现
tugouxp的专栏
01-26 1150
训练是为了更好的推理，好的开始是成功的一半，在神经网络的训练中，权重的初始值非常重要，很多时候，权重初始值的设定关系到神经网路的学习能否成功。这里的原因和各层的激活值分布有关，如果设定了合适的权重初始值，则各层的激活值分布会有适当的广度，从而可以顺利的进行学习。那么，为了使各层拥有适当的广度，“强制性”的调整激活值的分布会怎样呢？实际上，BatchNormlization就是用来干这个的。 Batch Normlization Batch Normlization 操作中文名是批量归一化，在技术领域，强
机器学习: 神经网络中的Batch Normalization(BN)算法
JacksonKim的博客
05-12 3820
aa
神经网络中的常用算法-BN算法
kupePoem的专栏
10-16 2470
但是当一张图片输入到神经网络经过卷积计算之后，这个分布就不会满足刚才经过image normalization操作之后的分布了，可能适应了新的数据分布规律，这个时候将数据接入激活函数中，很可能一些新的数据会落入激活函数的饱和区，导致神经网络训练的梯度消失，如下图所示当feature map的数据为10的时候，就会落入饱和区，影响网络的训练效果。另一方面使得每一层可以尽量面对同一特征分布的输入值，减少了变化带来的不确定性，也降低了对后层网络的影响，各层网络变得相对独立，缓解了训练中的梯度消失问题。
BN算法 批量归一化算法
promisejia
03-25 850
1. BN算法的过程 2015年的论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 思想：给每层神经网络的输出做一个归一化，归一化过程的参数由网络训练产生。 2. BN算法的好处 可以增加训练速度，防止过拟合：如果没有归一化，每一层训练后的数据分布都不...
TF之BN：BN算法对多层中的每层神经网络加快学习QuadraticFunction_InputData+Histogram+BN的Error_curve
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-31 1万+
TF之BN：BN算法对多层中的每层神经网络加快学习QuadraticFunction_InputData+Histogram+BN的Error_curve 目录 输出结果 代码设计 输出结果 代码设计 # 23 Batch Normalization importnumpy as np importtensorflow as tf importma...
BN (Batch Normalization) 详解
晓野豬
10-12 2211
文章目录1 简介2 采用 BN 的神经网络3 BN 的前向传播3.1 标准化2.2 缩放平移2.3 实现效果3 BN 的前向传播总结 1 简介   Batch Normalization 技巧于 2015 年被谷歌提出以来，能够有效提升网络训练效率。众所周知，在神经网络训练前对输入像素进行标准化处理，能够有效降低模型的训练难度。受此启发，既然能够对输入层进行标准化处理，那么隐藏层为什么不可以标准化？ 因此，对每层加权和进行标准化，然后再通过缩放平移来“适度还原”。这样，既保证了不过分破坏输入信息，又降低了由
TensorFlow中的Batch Normalization详解与应用
"这篇教程详细介绍了如何在TensorFlow中实现Batch Normalization，强调了BN算法在加速训练和提升网络泛化能力上的作用，并探讨了其工作原理。" 在深度学习中，Batch Normalization (BN) 是一个重要的技术，用于优化...
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值