Tutorials/Batch_Normalization

Batch Normalization 是深度学习中常用的一种技术，它可以加速神经网络的训练过程，并提高模型的泛化能力。下面将详细介绍 Batch Normalization 的原理和应用。

原理

Batch Normalization 通过对每个小批量（batch）的输入数据进行标准化处理，使得每一层的输入数据都处于类似的标准正态分布。具体来说，Batch Normalization 对每个特征（feature）计算均值（mean）和方差（variance），然后对数据进行归一化，最后使用 learnable parameters 来调整归一化后的数据。

优点

• 加速训练：通过减少内部协变量偏移，Batch Normalization 可以加速神经网络的训练过程。
• 提高模型泛化能力：Batch Normalization 可以使得模型对输入数据的微小变化更加鲁棒，从而提高模型的泛化能力。

应用

Batch Normalization 在深度学习中得到了广泛的应用，例如：

• 卷积神经网络（CNN）：在 CNN 中，Batch Normalization 可以用于每个卷积层或池化层之后。
• 循环神经网络（RNN）：在 RNN 中，Batch Normalization 可以用于每个 RNN 层之后。

扩展阅读

想要了解更多关于 Batch Normalization 的内容，可以阅读以下文章：

• Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

Batch Normalization 图解