深度学习之与学习相关的技巧（篇三Batch Normalization与正则化）

#深度学习

        在上一篇，我们观察了各层的激活值分布，并从中了解到如果设定了合适的权重初始值，则各层的激活值分布会有适当的广度，从而可以顺利地进行学习。那么，为了使各层拥有适当的广度，“强制性”地调整激活值的分布会怎样呢？实际上，Batch Normalization[11]方法就是基于这个想法而产生的。

        1. Batch Normalization

        Batch Normalization[1]是一种在深度学习中用于提高训练速度和稳定性的技术，由 Sergey Ioffe 和 Christian Szegedy 在2015年提出。它的主要目的是解决在训练深度神经网络时内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）的问题。

        内部协变量偏移指的是神经网络在训练过程中，由于每层输入的分布不断变化，导致每层的权重需要不断适应这些变化，这会使得训练过程变得缓慢且难以收敛。Batch Normalization通过以下步骤来解决这个问题：

1. 标准化：对每个特征在小批量数据上进行标准化处理。具体来说，对每个特征，计算小批量数据的平均值和标准差，然后使用这些值将每个特征标准化到均值为0，标准差为1的分布。

           

   其中，是批量大小，是一个很小的数，以避免除以零。

2. 缩放和移位