Batch Normalization
A Batch Normalization (BN) egy 2015-ben Sergey Ioffe és Christian Szegedy által bevezetett tréningtechnika, amely az egyes rétegek pre-aktivációs kimeneteit a jelenlegi minicsomag (mini-batch) átlagán és szórásán keresztül normalizálja. A rétegek bemeneti eloszlásának stabilizálásával a tréning során jelentősen csökkenti a belső kovarianciatolást (internal covariate shift), lehetővé téve magasabb tanulási ráták használatát, és mély hálózatok gyorsabb és megbízhatóbb tréningjét teszi lehetővé.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- Ioffe, S. & Szegedy, C. (2015). Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift. Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 37, 448–456. link ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y. & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 8). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
- Ioffe, S. & Szegedy, C. (2015). Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift. arXiv preprint arXiv:1502.03167. link ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Batch Normalization (Normalizing Layer Activations per Mini-Batch). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/deep-learning/batch-normalization
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →