【问题标题】:Is batch normalization useful for small networks?批量标准化对小型网络有用吗?
【发布时间】:2021-06-14 04:15:17
【问题描述】:

我们知道批量归一化 (BN) 可以加快深度神经网络的训练。但它对小型神经网络也有帮助吗?我一直在试验一个 6 层卷积 MLP 网络,我看不出 BN 在训练这个网络时有什么好处。

【问题讨论】:

    标签: deep-learning batch-normalization


    【解决方案1】:

    批量归一化通常用于非常深的神经网络。多层之后的层的输出随着每个小批量不断波动,并且层必须不断追逐一个移动的目标。

    但是,对于浅层神经网络,这不是什么大问题,因为波动在一个狭窄的范围内,不会造成移动目标的问题。所以对于浅层神经网络,你也可以选择不进行批量归一化的训练,它会按预期工作。

    【讨论】:

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