深度学习: 局部响应归一化 (Local Response Normalization，LRN)

Introduction

局部响应归一化（Local Response Normalization，LRN）：

这里写图片描述

提出于2012年的AlexNet中。

Principle

LRN仿造生物学上活跃的神经元对相邻神经元的抑制现象（侧抑制）。

好处有以下两点：

• 归一化有助于快速收敛；
• 对局部神经元的活动创建竞争机制，使得其中响应比较大的值变得相对更大，并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的泛化能力。

API

tensorflow中LRN的API接口如下：

tf.nn.lrn(input,depth_radius=None,bias=None,alpha=None,beta=None,name=None)

该接口具体实现如下：

sqr_sum[a, b, c, d] = sum(input[a,b, c, d - depth_radius : d + depth_radius + 1] ** 2)
output = input / (bias +alpha * sqr_sum) ** beta

Test

具体实验可参照这位小哥的博客：Tensorflow的LRN是怎么做的，写得简洁明了。

Postscript

局部响应归一化（Local Response Normalization，LRN）如今已很少有人在用了。