发表服务
以前偷懒没有看BN的论文，现在找工作，每个面试官必问BN，必须花时间弄清BN的原理。奉劝找算法工程师的人一定要熟练掌握BN，不能只知道它在做标准化这么简单。BatchNormalization（BN）解决的是InternalCovariateShift（ICS）的问题。
1.BN算法的过程2015年的论文《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》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…
BN因为对数据分布做了规范，能减小前层对后层的影响，后层更容易适应前层的更新...对于一个给定的训练样本，网络不产生一个确定的值，它会依赖于mini-batch中的其它样本。论文的实验发现这种效应有利于网络的泛化，可以减小或者不用dropout...
注：本文翻译的原文为BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift中的BN理论知识（到3.1小节），同时会在翻译过程中加入一些自己的理解。目的是加深对提出BN的目的及其原理的理解。英语水…
论文中绘制了VGG和NIN网络在有无BN层的情况下，losssurface的差异，包含初始点位置以及不同优化算法最终收敛到的localminima位置，如下图所示。没有BN层的，其losssurface存在较大的高原，有BN层的则没有高原，而是山峰，因此更容易下降。
一、什么是BN？BatchNormalization是2015年一篇论文中提出的数据归一化方法，往往用在深度神经网络中激活层之前。其作用可以加快模型训练时的收敛速度，使得模型训练过程更加稳定，避免梯度或者梯度消失。并…
关于Normalization的有效性，有以下几个主要观点：.(1)主流观点，BatchNormalization调整了数据的分布，不考虑激活函数，它让每一层的输出归一化到了均值为0方差为1的分布，这保证了梯度的有效性，目前大部分资料都这样解释，比如BN的原始论文认为的缓解了...
bn算法的提出在2015年的论文《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》。正如论文开始所说：由于训练过程中各层输入的分布随着前几层参数的变化而变化，使得训练深度神经网络变得复杂。
BN算法（BatchNormalization）其强大之处如下：.实际上深度网络中每一层的学习率是不一样的，一般为了网络能够正确的收敛、损失函数的值能够有效的下降，常常将学习率设为所有层中学习率最小的那个值。.但是BatchNormalization对每层数据规范化后，这个最低...
论文阅读BN剪枝《LearningEfficientNetworksthroughNetworkSlimming》.LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming.通过网络瘦身学习高效的卷积神经网络.作者：ZhuangLiu,JianguoLi,ZhiqiangShen,GaoHuang.单位：Intel，TsinghuaUniversity，FudanUniversity，CornellUniversity...
以前偷懒没有看BN的论文，现在找工作，每个面试官必问BN，必须花时间弄清BN的原理。奉劝找算法工程师的人一定要熟练掌握BN，不能只知道它在做标准化这么简单。BatchNormalization（BN）解决的是InternalCovariateShift（ICS）的问题。
1.BN算法的过程2015年的论文《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》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…
BN因为对数据分布做了规范，能减小前层对后层的影响，后层更容易适应前层的更新...对于一个给定的训练样本，网络不产生一个确定的值，它会依赖于mini-batch中的其它样本。论文的实验发现这种效应有利于网络的泛化，可以减小或者不用dropout...
注：本文翻译的原文为BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift中的BN理论知识（到3.1小节），同时会在翻译过程中加入一些自己的理解。目的是加深对提出BN的目的及其原理的理解。英语水…
论文中绘制了VGG和NIN网络在有无BN层的情况下，losssurface的差异，包含初始点位置以及不同优化算法最终收敛到的localminima位置，如下图所示。没有BN层的，其losssurface存在较大的高原，有BN层的则没有高原，而是山峰，因此更容易下降。
一、什么是BN？BatchNormalization是2015年一篇论文中提出的数据归一化方法，往往用在深度神经网络中激活层之前。其作用可以加快模型训练时的收敛速度，使得模型训练过程更加稳定，避免梯度或者梯度消失。并…
关于Normalization的有效性，有以下几个主要观点：.(1)主流观点，BatchNormalization调整了数据的分布，不考虑激活函数，它让每一层的输出归一化到了均值为0方差为1的分布，这保证了梯度的有效性，目前大部分资料都这样解释，比如BN的原始论文认为的缓解了...
bn算法的提出在2015年的论文《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》。正如论文开始所说：由于训练过程中各层输入的分布随着前几层参数的变化而变化，使得训练深度神经网络变得复杂。
BN算法（BatchNormalization）其强大之处如下：.实际上深度网络中每一层的学习率是不一样的，一般为了网络能够正确的收敛、损失函数的值能够有效的下降，常常将学习率设为所有层中学习率最小的那个值。.但是BatchNormalization对每层数据规范化后，这个最低...
论文阅读BN剪枝《LearningEfficientNetworksthroughNetworkSlimming》.LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming.通过网络瘦身学习高效的卷积神经网络.作者：ZhuangLiu,JianguoLi,ZhiqiangShen,GaoHuang.单位：Intel，TsinghuaUniversity，FudanUniversity，CornellUniversity...
发表服务