covariate shift”,由于每一层的分布不一样,就会导致训练很慢 梯度消失和梯度爆炸:深度网络中微小 ...
说实话,这篇paper看了很久,,到现在对里面的一些东西还不是很好的理解。 下面是我的理解,当同行看到的话,留言交流交流啊 这篇文章的中心点:围绕着如何降低 internal covariate shift 进行的, 它的方法就是进行batch normalization。 internal covariate shift 和 batch normalization . 什么是 internal ...
2017-06-15 11:14 0 1257 推荐指数:
covariate shift”,由于每一层的分布不一样,就会导致训练很慢 梯度消失和梯度爆炸:深度网络中微小 ...
这篇经典论文,甚至可以说是2015年最牛的一篇论文,早就有很多人解读,不需要自己着摸,但是看了论文原文Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift 和下面 ...
批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem)。 统计机器学习中有一个经典的假设 ...
《Batch Normalization Accelerating Deep Network Trainin ...
为了降低大规模分布式训练时的通信开销,作者提出了一种名为深度梯度压缩(Deep Gradient Compression, DGC)的方法。DGC通过稀疏化技术,在每次迭代时只选择发送一部分比较“重要”的梯度元素,以达到降低整个训练过程通信量的目的。为了保证使用DGC后模型的精度,作者还使用了几种 ...
在神经网络的训练过程中,总会遇到一个很蛋疼的问题:梯度消失/爆炸。关于这个问题的根源,我在上一篇文章的读书笔记里也稍微提了一下。原因之一在于我们的输入数据(网络中任意层的输入)分布在激活函数收敛的区域,拿 sigmoid 函数举例: 如果数据分布在 [-4, 4] 这个区间两侧 ...
的标题:Batch normalization:acclerating deep network trai ...
背景 [作者: DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] ...