小編這次要給大家分享的是TensorFlow如何實現批量歸一化，文章內容豐富，感興趣的小伙伴可以來了解一下，希望大家閱讀完這篇文章之后能夠有所收獲。

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批量歸一化

在對神經網絡的優(yōu)化方法中，有一種使用十分廣泛的方法——批量歸一化，使得神經網絡的識別準確度得到了極大的提升。

在網絡的前向計算過程中，當輸出的數據不再同一分布時，可能會使得loss的值非常大，使得網絡無法進行計算。產生梯度爆炸的原因是因為網絡的內部協(xié)變量轉移，即正向傳播的不同層參數會將反向訓練計算時參照的數據樣本分布改變。批量歸一化的目的，就是要大限度地保證每次的正向傳播輸出在同一分布上，這樣反向計算時參照的數據樣本分布就會與正向計算時的數據分布一樣了，保證分布的統(tǒng)一。

了解了原理，批量正則化的做法就會變得簡單，即將每一層運算出來的數據都歸一化成均值為0方差為1的標準高斯分布。這樣就會在保留樣本分布特征的同時，又消除層與層間的分布差異。在實際的應用中，批量歸一化的收斂非?？?，并且有很強的泛化能力，在一些情況下，完全可以代替前面的正則化，dropout。

批量歸一化的定義

在TensorFlow中有自帶的BN函數定義：

tf.nn.batch_normalization(x,
             maen,
             variance,
             offset,
             scale,
             variance_epsilon)

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名稱欄目：TensorFlow如何實現批量歸一化-創(chuàng)新互聯
標題URL：http://m.rwnh.cn/article0/hcgio.html

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