神經網路訓練的一些建議（Batch Normalization）
資料的歸一化
先放上巨集毅大神的圖，說明一下我們為什麼要做資料的歸一化
說明：x2的變化比較大，使用w2方向上就顯得比較陡峭（梯度），學習率就不能設定得過大。
Batch Normalization
為什麼要有batch normalization
主要是避免internal covariate shift，如圖所示，輸出上下波動太大（如同第二個人）的話會影響整個模型的訓練，第二個人告訴第二個人話筒放低點，第三個人告訴第二個人放高點，如果你的步長過大的話就會變成第二個圖，跟沒訓練一樣，所以最開始為了解決這樣的狀況，會考慮把學習率放小點，但這樣網路就會變得比較慢。所以bn就可以把每一層的輸出的變化都變小。訓練也會變快，我們也就能訓練更加深層的神經網路。
這邊吳恩達的解釋也是異曲同工：
Batch歸一化減少了輸入值改變的問題，它的確使這些值變得更穩定，神經網路的之後層就會有更堅實的基礎。即使使輸入分佈改變了一些，它會改變得更少。它做的是當前層保持學習，當改變時，迫使後層適應的程度減小了，你可以這樣想，它減弱了前層引數的作用與後層引數的作用之間的聯絡，它使得網路每層都可以自己學習，稍稍獨立於其它層，這有助於加速整個網路的學習。
所以，希望這能帶給你更好的直覺，重點是Batch歸一化的意思是，尤其從神經網路後層之一的角度而言，前層不會左右移動的那麼多，因為它們被同樣的均值和方差所限制，所以，這會使得後層的學習工作變得更容易些。
Batch歸一化還有一個作用，它有輕微的正則化效果。
測試時的batchnorm
我們使用指數平均的方法計算每一個batch的平均值
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