代碼實現(xiàn)
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, BatchNormalization, Activation
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
# 生成隨機(jī)數(shù)據(jù)
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.randint(2, size=(100, 1))
# 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
model = Sequential()
# 添加輸入層
model.add(Dense(32, input_dim=10))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))
# 添加隱含層
model.add(Dense(64))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))
# 添加輸出層
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 編譯模型
model.compile(optimizer=SGD(lr=0.01), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 訓(xùn)練模型
model.fit(X, y, epochs=50, batch_size=32)
為什么BN會生效
梯度消失問題的緩解：在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，梯度消失是一個常見的問題，特別是在深層網(wǎng)絡(luò)中。批歸一化通過在每個批次內(nèi)對輸入進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使得激活函數(shù)的輸入分布更穩(wěn)定，從而減輕了梯度消失問題，使得梯度更容易傳播，促進(jìn)了訓(xùn)練過程的穩(wěn)定性和效率。
加速收斂：由于批歸一化在每個批次內(nèi)對輸入進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化，網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)可以更快地收斂到合適的范圍，從而加速了訓(xùn)練的收斂速度。這意味著在相同迭代次數(shù)下，批歸一化的網(wǎng)絡(luò)可以取得更好的效果。
模型穩(wěn)定性：批歸一化有助于減少模型在訓(xùn)練過程中的震蕩，使得網(wǎng)絡(luò)更加穩(wěn)定。它通過對每個批次的統(tǒng)計信息進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，減小了參數(shù)的更新幅度，從而減少了訓(xùn)練過程中的不穩(wěn)定性。
泛化能力提升：批歸一化對輸入數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化可以使模型對不同尺度、分布的數(shù)據(jù)更具有魯棒性，從而提高了模型的泛化能力，使其在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)更好。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-655860.html
正則化效果：批歸一化在每個批次內(nèi)引入了一些噪聲，類似于 dropout，有助于模型的正則化，減少過擬合問題。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-655860.html
到了這里，關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)充概念-53-將batch norm擬合進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
