深度学习中的批归一化Batch Normalization

传统的神经网络，只是在将样本x输入层之前对x进行标准化处理（减均值，除标准差），以降低样本间的差异性。BN是在此基础上，不仅仅只对输入层的输入数据x进行标准化，还对每个隐藏层的输入进行标准化。BN由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中梯度弥散（特征分布较散）的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。

我们可以在网络中任意一层进行归一化处理，因为我们现在所用的优化方法大多都是min-batch SGD，所以我们的归一化操作就成为Batch Normalization。

BN的原理：

BN可以作为神经网络的一层，放在**函数（如Relu）之前。BN的算法流程如下图：

如何将Batch Norm拟合进神经网络？

需要补充的是，β [1] 和 Monmentum、Adam、RMSprop里的β是不一样的。对于此处β 的参数更新，可以采用梯度下降的办法，当然也可以用Adam、RMSprop或Momentum。

在mini-bath上运用BN：

为何Batch Norm能奏效？

ladder network：https://arxiv.org/pdf/1507.02672v2.pdf （）