關鍵詞：卷積核歸一化 批量歸一化 內部協方差位移 卷積神經網絡 深度學習 

摘要：批量歸一化已被證明是深度學習模型中不可或缺的一層,可以有效處理深度神經網絡訓練過程中的內部協方差位移問題。但批量歸一化算法的效果依賴于批的大小,當批較小時,批量歸一化的效果較差。此外,批量歸一化也帶來了額外的計算量,需要更多的存儲空間。為了解決這些問題,文中提出一種新的歸一化算法——卷積核歸一化,對權重的輸出通道進行歸一化,同樣可以有效解決內部協方差位移問題。卷積核歸一化不依賴于批的大小,并且不需要計算輸入的均值和方差,相比批量歸一化減少了75%至81%的計算量。實驗證明,在批較小的時候,卷積核歸一化訓練收斂速度較快且準確率較高,比批量歸一化高0.9%至12%;在批較大的時候,卷積核歸一化與批量歸一化最高準確率誤差不超過1%。

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