深度学习记录--Batch Norm

2024-01-27 22:04:01
开发
38

Batch Norm

与Input Norm对输入层进行归化不同，Batch Norm是对隐藏层进行归化

实现

$\mu = \frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}z^{(i)}$

$\sigma^2=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(z_{i}-\mu)^2$

$z^{(i)}_{norm}=\frac{z^{(i)}-\mu}{\sqrt{\sigma^2+\varepsilon}}$

$\tilde{z}^{(i)}=\gamma z^{(i)}_{norm}+\beta$ ，其中 $\gamma$ 、 $\beta$ 调节均值和方差

$if: \gamma=\sqrt{\sigma^2+\varepsilon},\beta=\mu$ ， $then :\tilde{z}^{(i)}=z^{(i)}$

原文地址:https://blog.csdn.net/Xudong_12345/article/details/135861604 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：https://www.suanlizi.com/kf/1751244672203886592.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系《酸梨子》网邮箱：1419361763@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

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