論文の概要: Revisiting Batch Normalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13989v1
• Date: Tue, 26 Oct 2021 19:48:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-29 11:20:43.282456
• Title: Revisiting Batch Normalization
• Title（参考訳）: バッチ正規化の再検討
• Authors: Jim Davis and Logan Frank
• Abstract要約: バッチ正規化(BN)は、ディープニューラルネットワークのトレーニングに不可欠である。 我々は、BNの定式化を再検討し、上記の問題に対処するために、BNの新しい方法と更新アプローチを提案する。 提案手法をBNに変更した実験結果は,様々なシナリオにおいて統計的に有意な性能向上を示した。 また、オンラインBNベースの入力データ正規化手法を提案し、他のオフラインや固定メソッドの必要性を軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Batch normalization (BN) is comprised of a normalization component followed by an affine transformation and has become essential for training deep neural networks. Standard initialization of each BN in a network sets the affine transformation scale and shift to 1 and 0, respectively. However, after training we have observed that these parameters do not alter much from their initialization. Furthermore, we have noticed that the normalization process can still yield overly large values, which is undesirable for training. We revisit the BN formulation and present a new initialization method and update approach for BN to address the aforementioned issues. Experimental results using the proposed alterations to BN show statistically significant performance gains in a variety of scenarios. The approach can be used with existing implementations at no additional computational cost. We also present a new online BN-based input data normalization technique to alleviate the need for other offline or fixed methods. Source code is available at https://github.com/osu-cvl/revisiting-bn.
• Abstract（参考訳）: バッチ正規化(bn)は正規化成分とアフィン変換で構成され、ディープニューラルネットワークのトレーニングに必須となっている。 ネットワークにおける各BNの標準初期化は、アフィン変換スケールをそれぞれ1と0にシフトさせる。 しかし、訓練後、これらのパラメータは初期化から大きく変化しないことがわかった。 さらに, 正規化過程は, トレーニングに好ましくない, 過大な値を与える可能性があることに注意した。 我々は、BNの定式化を再検討し、上記の問題に対処するため、BNの新たな初期化手法と更新アプローチを提案する。 提案するbnへの変更による実験結果は,様々なシナリオにおいて統計的に有意な性能向上を示した。 このアプローチは、追加の計算コストなしで既存の実装で使用できる。 また,オンラインbnベースの入力データ正規化手法を提案し,他のオフラインあるいは固定メソッドの必要性を緩和する。 ソースコードはhttps://github.com/osu-cvl/revisiting-bnで入手できる。

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