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Batch Normalization有什么作用?使用时需要注意什么?
Batch Normalization的作用包括:
1.加速收敛速度
由于输入数据被归一化到较小的范围内,使得激活函数在其饱和区域内的概率减少,从而减少了梯度消失问题,使得网络更容易学习。
2.减少梯度爆炸问题
通过将输入数据归一化到合适的范围,可以避免梯度在训练过程中变得过大而导致的梯度爆炸问题。
3.增加模型的泛化性能
Batch Normalization 类似于一种正则化的方式,使得网络对输入数据的小扰动更加鲁棒,从而提高了模型的泛化能力。
使用Batch Normalization时需要注意以下几点:
1.Batch Size的选择
Batch Normalization是基于每个小批量数据的统计特性来进行归一化的,因此较小的 Batch Size可能会导致统计估计的不稳定性,影响模型的训练效果。通常建议使用较大的Batch Size来稳定 Batch Normalization的统计估计。
2.位置
在深度学习网络中,一般将Batch Normalization放在激活函数之前,即在卷积/全连接操作后,激活函数之前应用Batch Normalization。这个位置通常被认为在数值计算上更加稳定。
3.学习率调整
由于Batch Normalization会对输入数据进行归一化,因此在使用Batch Normalization时,可能需要适当调整学习率的大小,因为输入数据的分布已经被改变。
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