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BN的gama labada意义是什么
[问答题]
BN的gama labada意义是什么
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牛客78888094号
• \gamma(缩放参数):对标准化后的数据进行缩放(拉伸或压缩),控制数据的方差大小。通过学习调整\gamma,模型能自主决定标准化后数据的分布方差是否需要恢复或调整,避免标准化过度限制模型表达能力。 • \beta(平移参数):对标准化后的数据进行平移,控制数据的均值位置。通过学习调整\beta,模型能自主决定标准化后数据的分布均值是否需要偏移,增加模型对数据分布的适应性。 二者配合,使BN在标准化数据的同时,通过线性变换 y = \gamma \hat{x} + \beta(\hat{x} 为标准化后数据),让模型能根据任务需求灵活调整数据分布,既利用了标准化的优势(加速训练、缓解梯度问题等),又避免了标准化对模型表达能力的限制,提升了模型的灵活性与表现力。
发表于 2025-04-11 16:44:12
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上传者:
real1993
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