归一化网络的激活函数和SoftMax回归

归一化网络的激活函数和SoftMax回归

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/m0_51263060/article/details/139573935

一.Batch归一化

Batch归一化使参数搜索问题变得容易，使神经网络对超参数的选择更加稳定，超参数的范围会更庞大，工作效果也很好，更加容易训练深层网络。

1.原理

Batch归一化，不只适用输入层，对于任意一个隐藏层都使用，归一化隐藏层的输入特征，使其分布更加均匀，从而可以加速训练速度。

2.使用方法

对于隐藏层的输入特征，先用归一化，再使用激活函数。

3.公式

的作用在于使隐藏单元值的均值和方差标准化，有固定的均值和方差，通过限制了隐藏单元值随机化的程度，使其更加具有代表性，从而从而可以加速训练速度。

4.特点

（1）Batch归一化使得隐藏单元值的均值和方差标准化，有固定的均值和方差，加速训练速度。

（2）限制了在前面层的参数更新会影响数值分布的程度，减少了输入值改变的问题，使其变得更稳定，增加每层网络独立学习能力，使得神经网络后面的层就会有更坚实的基础，从而更好应对输入数据的改变。

（3）有轻微正则化的作用，在mini-batch上计算均值和方差时，会有一些噪音，因为只是在mini-batch上计算的，而不是整个数据集。由于给隐藏单元添加了噪音，因此有轻微正则化的作用，使得后层单元不过分依赖任何一个隐藏单元，类似dropout的作用。

（4）由于Batch归一化的正则化效果很微弱，因此可以将batch归一化和dropout一起使用。但是如果用了更大的mini-batch，会减少Batch归一化的噪声，也会减少正则化效果。

（5）不要仅依靠Batch归一化会添加噪声这一特点，当做一种正规化方法使用，而是把它当做归一化隐藏单元值的一种方法使用，从而加速训练深层神经网络的速度。

二、SoftMax回归

1.SoftMax层

SoftMax层的纬度和输出值的种类有关，如上图C=4,故SoftMax的纬度为（4,1）即（c,1）.

2.SoftMax激活函数

3.样例