210
правок
Изменения
→Пример
На Рисунке 3 изображены два графика, показывающий разницу между моделями. Как видно, обе модели достигли высокой точности, но модель с использованием нормализации батчей достигла точности более <tex>90\%</tex> быстрее, почти сразу, и достигла максимума, примерно, уже на <tex>10000</tex> итераций. Однако, модель без нормализации батчей достигла скорости обучения примерно <tex>510</tex> батчей в секунда, а модель с использованием нормализации батчей {{---}} <tex>270</tex>. Однако, как можно видеть, нормализация батчей позволяет выполнить меньшее количество итераций и, в итоге, сойтись за меньшее время.
На Рисунке 4 изображен график, сравнивающий точно такие же модели, но с использованием сигмоиды в качестве функции активации. Использование сигмоиды в качестве функции активации Такая конфигурация моделей требует большего времени, чтобы начать обучение модели. В итоге, модель обучается, но на это потребовалось более <tex>45000</tex> итераций, чтобы получить точность более <tex>80\%</tex>. При использовании нормализации батчей получилось достичь точность более <tex>90\%</tex> примерно за <tex>1000</tex> итераций.
==Реализации==
