BatchNormalization的作用

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tring

因为神经网路每层的权重参数在变化，每层的输入数据的分布在变化，让每一层去拟合输入的分布就容易过拟合且学习率不能太高；BN就是就是让每一层去自适应拟合自己的输入分布，使得每一层比较独立；做法就是把数据标准化为0均值1方差，然后设置2个参数控制均值和方差，让每一层自己去学习这两个参数

发表于 2019-10-21 12:25:06 回复(0)

Chia880520

BN可以解决梯度消失的问题假设激活函数为sigmoid.
al=sigmoid(hl)=sigmoid(al−1∗wl)al=sigmoid(hl)=sigmoid(al−1∗wl)
因为在反向传播中:
∂g∂w=∂g∂al∗∂al∂hl∗∂hl∂w=∂g∂al∗∂al∂hl∗∂hl∂al−1∗∂al−1∂hl−1∗∂hl−1∂w=...∂g∂w=∂g∂al∗∂al∂hl∗∂hl∂w=∂g∂al∗∂al∂hl∗∂hl∂al−1∗∂al−1∂hl−1∗∂hl−1∂w=...
如果hlhl非常大，根据sigmoid图像的特点，在两边值的导数几乎为0，只有中间y轴附近值导数值比较大。所以，经过若干次链式求导，最终∂g∂w∂g∂w接近为0，这就是梯度消失。
如果经过了Batch Normalization，可以使得每一层的hh的均值为0，标准差为1，也就是数据集中在y轴附近，这样就使得梯度比较大，解决了梯度消失的问题

发表于 2019-10-21 17:20:47 回复(0)