批量归一化中平移因子的作用
时间: 2023-11-04 20:32:30 浏览: 116
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批量归一化(Batch Normalization)中的平移因子(Shift)是一个可学习的参数,用于调整每个特征通道上的均值。在批量归一化中,先对每个输入进行归一化操作,然后再通过可学习的平移因子和缩放因子进行逆归一化,使得网络可以自主地调整每个特征通道的均值和方差以适应不同的任务。
平移因子的作用类似于偏置项(Bias)的作用,在神经网络中用于增加模型的灵活性。不同的是,偏置项只对每个神经元的输出进行偏移,而平移因子对整个特征通道进行偏移。通过使用平移因子,批量归一化可以进一步增强模型的表达能力,从而提高模型的性能。
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