你是否好奇为什么现在的网络能深达百层、千层，而早期的网络连十几层都难以训练？ 这一切的巨大转变，都离不开一篇2015年的神作——《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》。 它被誉为深度学习的“润滑油”和“加速器 ...

ICML2025年时间检验奖（Test of Time）颁给了Batch Normalization。在这篇发表于2015年的论文中，作者提出深度神经网络训练中的“内部协变量偏移”问题。直观理解，就是隐藏层的数据分布会随着训练的进行而变化，而前一层的变化又会影响下一层的学习。这种层与层 ...

批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）是深度学习中广泛应用的两种数据归一化方法，用于改善神经网络的训练性能。本文将从提出这两种技术的原论文出发，详细阐述技术背景、原理及基于Pytorch的实现方式。 1.批归一化（Batch Normalization ...

本节我们介绍批量归一化（batch normalization）层，它能让较深的神经网络的训练变得更加容易 [1]。在 “实战Kaggle比赛：预测房价” 一节里，我们对输入数据做了标准化处理：处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入 ...

随着深度学习在各个领域的应用日益广泛，神经网络的训练和优化成为了一个重要的研究方向。其中，批标准化（BatchNormalization）技术作为一种优化神经网络的方法，受到了广泛的关注和应用。本文将探讨批标准化的原理、优势以及在神经网络中的应用。

VGG是牛津大学计算机视觉组和DeepMind公司共同研发的一种深度卷积神经网络，并在2014年的ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition)比赛上获得了分类项目的第二名和定位项目的第一名。VGG是Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, ...

雷锋网AI科技评论按：标准化技术目前已被广泛应用于各种深度神经网络的训练，如著名的批量标准化技术 (Batch Normalization, BN) 基本上是训练深度卷积网络的标准配置。装配有 BN 模块的神经网络模型通常比原始模型更容易训练，且通常表现出更好的泛化能力。

导语：地平线机器人技术资深算法研究员罗恒老师，为大家分析Batch Normalization背后的动机和原理，以及后续的发展。 雷锋网按：作者罗恒，地平线机器人技术资深算法研究员。2011年博士毕业于上海交通大学，后随Yoshua Bengio从事博士后研究，2014年加入百度深度 ...

毫无疑问，每个人都不喜欢等待。尤其是在浏览自己喜欢的页面或电影时，对着千篇一律、毫无新意的加载页面，简直枯燥乏味无聊极了！ 实际上，有研究表明，普通用户能够忍受的最长的加载页面的时间一般为8秒钟。8秒是一个临界值，如果加载时间超过8秒 ...