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[莫烦 PyTorch 系列教程] 5.4 – Batch Normalization 批标准化

PyTorch入门实战教程

批标准化通俗来说就是对每一层神经网络进行标准化 (normalize) 处理, 我们知道对输入数据进行标准化能让机器学习有效率地学习. 如果把每一层后看成这种接受输入数据的模式, 那我们何不 “批标准化” 所有的层呢? 具体而且清楚的解释请看到 我(原作者)制作的 什么批标准化 动画简介(推荐)(如下).

那我们就看看下面的两个动图, 这就是在每层神经网络有无 batch normalization 的区别啦.

做点数据

自己做一些伪数据, 用来模拟真实情况. 而且 Batch Normalization (之后都简称BN) 还能有效的控制坏的参数初始化 (initialization), 比如说 ReLU  这种激励函数最怕所有的值都落在附属区间, 那我们就将所有的参数都水平移动一个 -0.2 ( bias_initialization = -0.2 , 来看看 BN 的实力.

搭建神经网络

这里就教你如何构建带有 BN 的神经网络的. BN 其实可以看做是一个 layer ( BN layer ). 我们就像平时加层一样加 BN layer  就好了. 注意, 我还对输入数据进行了一个 BN 处理, 因为如果你把输入数据看出是 从前面一层来的输出数据, 我们同样也能对她进行 BN.