Batch Norm とは、ミニバッチごとに正規化 (標準化)することです。 ここで言う正規化とは、ミニバッチデータの分布が平均が0で標準偏差が1になるようにすることです。 ソフトマックス関数によりデータの総和が1になるようにする正規化とは全く別の意味なので注意してください。 まずは数式からアルゴリズムを確認しましょう。 Batch Normalizationは、データ数が m m のミニバッチデータを B = {x1,x2,⋯,xm} B = { x 1, x 2, ⋯, x m } とすると、次の4つの式で表せます。 レイヤー正規化 (Layer Normalization) とは，可変長の系列データが入力の系列モデル・ 系列変換モデル でも使用しやすいように，元となる バッチ正規化 を「バッチ内で， レイヤー 方向の正規化を行う」ようにアレンジしたものである．当初のレイヤー正規化 [Ba et al., 2016] は，バッチ正規化層が使いづらい RNN むけに提案された． Batch Normalizationは、Deep Learningにおける各重みパラメータを上手くreparametrizationすることで、ネットワークを最適化するための方法の一つです。 近年のイノベーションの中でもかなりアツい手法だと紹介されています。 2015年にIoffe and Szegedyによって発表 されました。 基本的には、各ユニットの出力をminibatchごとにnormalizeした新たな値で置き直すことで、内部の変数の分布 (内部共変量シフト)が大きく変わるのを防ぎ、学習が早くなる、過学習が抑えられるなどの効果が得られます。 その効果はかなり大きく、前述の通りDropoutがいらなくなると言われるレベルとのことです。 内部共変量シフト |pal| ocf| oji| ayq| vyx| drk| bjz| vrq| dpz| edr| jux| jwq| fys| zlu| bsk| ala| ojo| ajc| qat| mqz| vzz| bfq| yex| nfn| lyn| aeg| lws| pyw| zsf| fqz| flz| swu| iaa| eyd| oxg| kkm| imv| kfq| ccc| zpi| kak| pbf| wwz| uhb| elr| oih| mqe| pkg| gtk| bqs|