Python代码实现：批归一化层

bai666ai 2023-01-13 00:36:57

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python:实现归一化 (附完整源码)

Contents1 Intorduction2 批量归一化层2.1 对全连接层做批量归一化2.2 对卷积层层做批量归一化2.3 预测时的批量归一化3 从零开始实现批量归一化4 使用pyTorch的nn模块实现批量归一化 1 Intorduction 批量归一化（batch normalization）层，它能让较深的神经网络的训练变得更加容易。通常来说，数据标准化预处理对于浅层模型就足够有效了。随着模型训练的进行，当每层中参数更新时，靠近输出层的输出较难出现剧烈变化。但对深层神经网络来说，即使输入数据已做

本文详细介绍了神经网络基础部件之一的批归一化层（BN层）。我们解释了BN层的原理，并通过使用PyTorch提供了一个示例代码，展示了如何在神经网络中使用BN层。使用BN层可以加速神经网络的训练过程、提高模型的性能，同时还具有正则化的效果，有助于防止过拟合。通过归一化输入数据的均值和方差，BN层能够使得网络的训练过程更加稳定，梯度的传播更加顺利。希望本文对您理解神经网络中的BN层有所帮助。如果您有任何疑问，请随时提问。

BatchNorm 批量归一化层的解释与代码实现我们通常既然训练时使用了批量归一化，那么测试时也该使用批量归一化吗？如果不用，由于数据的量纲问题，训练出的模型参数很可能在测试时不准确。如果用，考虑极端情况：测试的数据只有一个数据时的预测也会出现问题（相当于没有用）。所以，在测试时我们还是需要对数据使用批量归一化。在训练时，把原先训练时用到的批量均值和方差替换成整个训练数据的均值和方差。但当训练数据很大时这个计算开销很大。因此我们用平均移动的方差来近似计算，即BN层moving_mean和variance

目录零、学习动机一、学习资料二、BN基础 BN动机原理讲解对全连接层做批量归一化 对卷积层做批量归一化 预测时的批量归一化 三、实现从零开始实现 python实现 pytorch实现使用批量归一化层的LeNet（2层卷积+3层全连接） python使用 pytorch使用 LeNet简洁实现和使用（使用内置BatchNorm） python调用 pytorch调用内置BatchNorm使用总结(!!!) 训练和测试使用 BatchNor.

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