В чем преимущества пакетной нормализации перед традиционной нормализацией в нейронных сетях?

Пакетная нормализация в нейронных сетях имеет ряд преимуществ перед традиционной нормализацией, среди них:

• Более быстрое обучение. www.ultralytics.com Пакетная нормализация позволяет значительно повысить скорость обучения, что ускоряет сходимость процесса тренировки. www.ultralytics.com
• Улучшенный поток градиента. www.ultralytics.com Стабилизация распределения активации смягчает проблемы исчезающих и взрывающихся градиентов, что приводит к более стабильному обучению, особенно в очень глубоких сетях. www.ultralytics.com
• Эффект регуляризации. www.ultralytics.com Пакетная нормализация добавляет небольшую шумовую составляющую на входы слоёв благодаря статистике мини-партий. www.ultralytics.com Это действует как форма регуляризации, потенциально снижая потребность в других техниках, таких как Dropout. www.ultralytics.com
• Уменьшенная чувствительность к инициализации. www.ultralytics.com Сети с пакетной нормализацией часто менее чувствительны к начальным весам, выбранным перед началом обучения. www.ultralytics.com
• Возможность создавать более глубокие сети. www.ultralytics.com Пакетная нормализация решает проблемы, связанные с обучением глубоких архитектур, и способствует успешному обучению гораздо более глубоких моделей. www.ultralytics.com

Однако у пакетной нормализации есть и недостатки: она зависит от размера пакета, используемого во время обучения, и может работать неоптимально с рекуррентными нейронными сетями (RNN). codelabsacademy.com