average normalisation
时间: 2024-01-26 19:02:38 浏览: 24
在大型模型的超参数估计中,平均归一化(average normalisation)是一种常用的技术。通过对模型的参数进行归一化,可以使得不同参数的取值范围相近,从而提高模型的收敛性和泛化能力。平均归一化的具体方法是将每个参数减去该参数在整个训练集上的平均值,然后再除以该参数在整个训练集上的标准差。这样做可以使得参数的均值为0,标准差为1,从而保证了参数的分布具有相似的尺度。通过平均归一化,可以减少不同参数之间的尺度差异,提高模型的训练效果和泛化能力。
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batch normalisation
Batch Normalization(批量标准化)是一种用于加速深度神经网络训练的技术。它通过对每个 mini-batch 的数据进行标准化,使得网络的输入更加稳定,可以加快训练速度,并且提高了网络的泛化能力。
具体来说,Batch Normalization 是在神经网络的每一层输入之后,对这一层的输出进行标准化,即将其转换为均值为0、方差为1的分布。这样做可以使得每一层的输入更加稳定,从而减少梯度消失和梯度爆炸的问题,使得网络的训练更加容易和快速。此外,Batch Normalization 还可以起到正则化的作用,从而缓解过拟合的问题。
Batch Normalization 可以应用于各种类型的神经网络,包括全连接网络、卷积神经网络和循环神经网络等。它通常被添加在激活函数之前,成为网络的一部分,可以与其他优化技术(如dropout)一起使用。
Batch normalisation
Batch Normalization(批量标准化)是一种用于加速深度神经网络训练的技术。它通过对每个 mini-batch 的数据进行标准化,使得网络的输入更加稳定,可以加快训练速度,并且提高了网络的泛化能力。
具体来说,Batch Normalization 是在神经网络的每一层输入之后,对这一层的输出进行标准化,即将其转换为均值为0、方差为1的分布。这样做可以使得每一层的输入更加稳定,从而减少梯度消失和梯度爆炸的问题,使得网络的训练更加容易和快速。此外,Batch Normalization 还可以起到正则化的作用,从而缓解过拟合的问题。
Batch Normalization 可以应用于各种类型的神经网络,包括全连接网络、卷积神经网络和循环神经网络等。它通常被添加在激活函数之前,成为网络的一部分,可以与其他优化技术(如dropout)一起使用。