深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？
2024-11-28 阅读 11
Batch Normalization在深度学习中效果好的原因有以下几点：
1. 加速训练：Batch Normalization可以加速神经网络的训练过程，因为它可以减少梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络更容易收敛。
2. 减少梯度消失：Batch Normalization通过将每一层的输入进行规范化，使得每一层的激活值分布更加稳定，有助于避免梯度消失问题。
3. 减少过拟合：Batch Normalization在训练过程中引入了一些噪声，类似于Dropout的效果，有助于减少过拟合。
4. 允许使用更高的学习率：由于Batch Normalization可以减少梯度消失问题，因此可以使用更高的学习率，加快收敛速度。
5. 使得网络对初始权重不那么敏感：Batch Normalization可以使得网络对初始权重的选择不那么敏感，减少了调参的难度。
总的来说，Batch Normalization通过规范化每一层的输入，有助于加速训练、减少梯度消失、减少过拟合，使得网络更容易训练和调参，从而提高了深度学习模型的性能。
更新于 2024年11月30日
