局部响应归一化(Local Response Normalization)

LRN是一种提高深度学习准确度的技术方法。LRN一般是在激活、池化函数后的一种方法。
在ALexNet中,提出了LRN层,对局部神经元的活动创建竞争机制,使其中响应比较大对值变得相对更大,并抑制其他反馈较小的神经元,增强了模型的泛化能力。

在2012的Alexnet网络中具体计算公式如下:

局部响应归一化(Local Response Normalization)_第1张图片

其中,i表示第i个神经元在位置(x, y)使用激活函数ReLU后的输出,n是同一位置上临近的kernal map的数目,N是kernal的总数。参数K, n, alpha, belta 都是超参数,一般设置k=2, n=5, alpha=1*e-4, beta=0.75。

后期争议

在2015年 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition.提到LRN基本没什么用。

局部响应归一化(Local Response Normalization)_第2张图片

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