Normalizácia dávky
Normalizácia dávky (Batch Normalization) je tréningová technika, ktorú v roku 2015 predstavili Sergey Ioffe a Christian Szegedy. Normalizuje predaktivačné výstupy každej vrstvy pomocou priemeru a rozptylu vypočítaných z aktuálnej mini-dávky. Stabilizáciou vstupnej distribúcie do každej vrstvy počas tréningu podstatne redukuje vnútorný kovariančný posun (internal covariate shift), čo umožňuje použitie vyšších učiacich rýchlostí a robí hlboké siete rýchlejšie a spoľahlivejšie.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Batch Normalization (Normalizing Layer Activations per Mini-Batch). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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 →Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →