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批量归一化已被证明是深度学习模型中不可或缺的一层,可以有效处理深度神经网络训练过程中的内部协方差位移问题。 但批量归一化算法的效果依赖于批的大小,当批较小时,批量归一化的效果较差。 此外,批量归一化也带来了额外的计算量,需要更多的存储空间。 为了解决这些问题,文中提出一种新的归一化算法――卷积核归一化,对权重的输出通道进行归一化,同样可以有效解决内部协方差位移问题。 卷积核归一化不依赖于批的大小,并且不需要计算输入的均值和方差,相比批量归一化减少了75%至81%的计算量。 实验证明,在批较小的时候,卷积核归一化训练收敛速度较快且准确率较高,比批量归一化高 0.9%至 12%;在批较大的时候,卷积核归一化与批量归一化最高准确率误差不超过 1%。

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《卷积核归一化》

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文件号：062369

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