【从零开始学习深度学习】30. 神经网络中批量归一化层（batch normalization）的作用及其Pytorch实现
通常，对于较浅层的神经网路，对输入数据进行标准化预处理就已经很有效果了，但是当神经网络的层数过多时，即使输入数据已做标准化，训练中模型参数的更新依然很容易造成靠近输出层输出的剧烈变化。这种计算数值的不稳定性通常令我们难以训练出有效的深度模型。 批量归一化（batch normalization）层的主要目的是在模型训练时，批量归一化利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从...
神经网络算法Batch Normalization的分析与展望 | 大牛讲堂
雷锋网(公众号：雷锋网)按：作者罗恒，地平线机器人技术资深算法研究员。2011年博士毕业于上海交通大学，后随Yoshua Bengio从事博士后研究，2014年加入百度深度学习实验室，参与深度学习在搜索中应用、PaddlePaddle研发等工作。2016年加入地平线机器人公司，负责深度学习模型压缩与加速。 训练更深的神经网络近年来一直是深度学习领域的重要趋势之一，2015年初Goog...
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