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我使用批量标准化(批量大小为 10)进行人脸检测，我想知道是否最好删除批量标准化层或保留它们。如果删除它们更好，我可以用什么来代替？
最佳答案
这个问题取决于几个因素，首先是神经网络的深度。当存在大量隐藏层时，批量归一化对于增加数据训练非常有用。它可以减少训练模型所需的纪元数并帮助调节数据。通过标准化网络的输入，您可以降低追逐“移动目标”的风险，这意味着您的学习算法没有达到应有的最佳性能。
如果您有深度神经网络，我的建议是在代码中包含批量归一化层。提醒一下，您可能还应该在图层中包含一些 Dropout。
请告诉我这是否有帮助!
关于machine-learning - 批量归一化适用于小批量吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56859748/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！