text: 神经网络bn的作用
  深度学习是由 神经网络 来体现对输入数据的函数变换的，而 神经网络 的基础单元就是网络神经元，一个典型的神经元对数据进行处理时包含两个步骤的操作（参考图 1）： 对输入数据进行线性变换，产生净激活值： ...
  目前最常用的深度学习基础模型包括前向神经网络（MLP），CNN 和 RNN。
  Batch Normalization 在这些基础网络结构中均有得到应用，大量数据表明，Batch Normalization 在 MLP 和 CNN 上效果很显著的，但在 RNN 上效果不明显。
  Batch Normalization中文一般称为 “批标准化/规范化”，是一种对数值的特殊函数变换方法，也就是说假设原始的某个数值是 x，套上一个起到规范化作用的函数，对规范化之前的数值 x 进行转换，形成一个规范化后的数值，即：
  图 3 Normalization 的一个计算过程
  针对神经元的所有 Normalization 方法都遵循上述计算过程， 唯一的不同在于如何划定计算统计量所需的神经元集合 S ？1. 在深度神经网络 中中，如果每层的数据分布都不一样的话，将会导致网络非常难收敛和训练，而如果把每层的数据都在转换在均值为零，方差为1的状态下，这样每层数据的分布都是一样的训练会比较容易收敛。
  梯度消失与梯度爆炸其实是一种情况。
  以下图以三个隐层的单神经元网络为例：以上图为例，假设每一层网络激活后的输出为 f
  这就是启发 BN 产生的原初想法，可以理解为对深层 神经网络 每个隐层神经元的激活值做简化版本的白化操作。
  BN 的思想就是对于每一个隐层神经元，把越来越偏的分布强制拉回到均值为0，方差为1的比较标准的分布，使得输入值...之前的研究表明在图像处理中，对输入的图像进行白化（Whiten），就是对输入数据分布变换到0 均值，单位方差的正态分布，那么神经网络就会较快收敛。
  在神经网络中，相对下一层来说，每一个隐层都是输入层，那么能不能对每个隐层都做白化呢？
  这就是启发BN产生的原初想法，可以理解为对深层神经网络每个隐层神经元的激活值做简化版本的白化操作。
  深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值随着网络深度的加深或在训练过程中，其分布逐渐发生偏移或变动，之所以收敛慢，一般是整体分布逐渐往非线性函数取值区间的上下限两端靠近，导致反向传播时低层神经网络的梯度消失。
  **这样输入的小变化就会导致损失函数较大的变化，避免梯度消失问题，加快训练收敛过程。
  对于Mini-Batch SGD来说，一次训练过程包含m个训练实例，其具体BN操作就是对于隐层内每个神经元的激活值 来说，进行如下变换： 变换的意思是：某个神经元对应的原始的激活x通过减去mini-Batch内m个实例获得的m个激活x求得的均值E(x)并除以求得的方差Var(x)来进行转换。
  Batch Normalization网络层的前向传播过程
  BN变换加快收敛的同时也会导致网络表达能力下降，为了防止这一点，每个神经元增加两个调节参数（scale和shift），这两个参数是通过训练来学习到的，用来对变换后的激活反变换，使得网络表达能力增强，即对变换后的激活进行如上图所示黑框中的scale和shift操作，这其实是变换的反操作：
  BN在训练的时候可以根据Mini-Batch里的若干训练实例进行激活数值调整，但是在推理（inference）的过程中，输入就只有一个实例，看不到Mini-Batch其它实例，如何获取均值E（x）和方差Var（x）。
  可以直接用全局统计量（所有的训练实例参与计算），即每次做Mini-Batch训练时，把每个Mini-Batch的均值和方差统计量记住，然后对这些均值和方差求其对应的数学期望即可得出全局统计量。
  为了让激活函数更有效地使用输入信息，一般BN放在卷积层之后，激活函数之前。
  意味着激活输入值WU+B是大的负值或正值），所以这导致后向传播时低层 神经网络 的梯度消失，这是训练深层 神经网络 收敛越来越慢的本质原因，而 BN 就是通过一定的规范化手段，把每层 神经网络 任意神经元这个输入值的分布...对VGG神经网络的影响研究.pdf
  其目的在文章题目中就给出： BN 层能够减少内部变量偏移来加速深度 神经网络 的训练。
  源文链接:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 在这里从Batch size...模块融合：将一些相邻模块进行融合以提高计算效率，比如conv+relu或者conv+batch normalization+relu，最...定义模型1 ： 一层卷积层和一层 BN 层 网络 import numpy as np import math import torch import torch.nn .
  神经网络BN 层batch normalization参数计算作用 计算过程训练阶段预测阶段 作用 BN层一般放在线性层或卷积层后面，激活函数前面， 作用 如下： 1.加快网络收敛； 因为每层的数据都转换为同一的分布，这样会加快训练速度...Numpy手写 神经网络 （包含Dropout、Batch Normalization）
  BN 层 为了追求更高的性能，卷积 网络 被设计得越来越深，然而 网络 却变得难以训练收敛与调参。
  原因在于，浅层参数的微弱变化经过多层线性变化与激活函数后会被放大，改变了每一层的输入分布，造成深层的网络 需要不断...基于Ad- BN 自适应深度卷积 神经网络 的肝脏纤维化超声诊断技术的研究.pdf
  【卷积 神经网络 】对 BN 层的解释 前言Batch Normalization是由google提出的一种训练优化方法。
  参考论文：Batch Normalization Accele...卷积 神经网络 基础---批量归一化（ BN 层、 Batch Normalization）1. BN 层的作用 2. 源码3. 在超分辨率处理过程中 BN 层的缺点 1. BN 层的作用 BN 层使得 神经网络 能够设定较高的初始学习率，加速模型收敛过程； 将数据进行...从白化(Whiten)说起 之前的研究表明如果在图像处理中对输入图像进行白化（Whiten）操作的话——所谓白化，就是对输入数据分布变换到0均值，单位方差的正态分布——那么 神经网络 会较快收敛。
  前言我们知道在 神经网络 训练开始前，都要对输入数据做一个归一化处理，那么为什么需要归一化呢？
  原因就在于 神经网络 学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大...在逻辑回归的训练中，我们对样本的特征进行归一化处理，每个样本特征减去均值，然后除以方差，使得最后使用的数据均值为0，方差为1。