batch normalization不足
时间: 2023-09-04 11:14:23 浏览: 64
回答: batch normalization有一些不足之处。首先,batch normalization在训练过程中需要额外的计算成本,因为它需要通过输入数据进行两次迭代来计算统计信息并进行归一化。这增加了总训练时间的1/4。其次,当batch大小较小时,batch normalization的统计估计准确性会降低,因为统计数据的样本数量较少。此外,在一些情况下,使用更大的batch并不总是可行的,比如在finetune过程中,使用大的batch可能会对模型造成伤害。此外,在分布式训练中,大的batch需要分割为多个小的batch分布在各个实例中,从而增加了训练时间。综上所述,尽管batch normalization在提高模型性能方面有很多优势,但它也存在一些不足之处需要考虑。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Batch Normalization的诅咒](https://blog.csdn.net/u011984148/article/details/109396490)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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