Почему пакетная нормализация эффективна при обучении глубоких нейронных сетей?

Пакетная нормализация эффективна при обучении глубоких нейронных сетей, потому что она помогает решить проблему внутреннего ковариационного сдвига. codelabsacademy.com www.geeksforgeeks.org Это изменение распределения входных данных каждого слоя во время обучения из-за изменений параметров предыдущего слоя. codelabsacademy.com Такой сдвиг может замедлить процесс обучения и затруднить эффективное обучение на каждом уровне. codelabsacademy.com

Некоторые преимущества пакетной нормализации:

• Более быстрое обучение. www.ultralytics.com Нормализуя входы каждого слоя, пакетная нормализация позволяет использовать более высокую скорость обучения без риска того, что градиенты взорвутся или исчезнут. www.ultralytics.com
• Улучшенный поток градиентов. www.ultralytics.com Пакетная нормализация улучшает поток градиентов через сеть, что помогает в обучении более глубоких сетей. www.ultralytics.com
• Уменьшение зависимости от инициализации. www.ultralytics.com Глубинные сети могут быть чувствительны к инициализации параметров. www.ultralytics.com Пакетная нормализация снижает эту чувствительность, делая обучение менее зависимым от начальных условий. www.ultralytics.com
• Эффект регуляризации. www.ultralytics.com Пакетная нормализация добавляет в сеть небольшое количество шума, что может оказать эффект регуляризации, уменьшая перебор и улучшая обобщение на невидимых данных. www.ultralytics.com