原文:Batch Normalization的算法本质是在网络每一层的输入前增加一层BN层(也即归一化层),对数据进行归一化处理,然后再进入网络下一层,但是BN并不是简单的对数据进行求归一化,而是引入了两个参数λ和β去进行数据重构

Batch Normalization Batch Normalization是深度学习领域在 年非常热门的一个算法,许多网络应用该方法进行训练,并且取得了非常好的效果。 众所周知,深度学习是应用随机梯度下降法对网络进行训练,尽管随机梯度下降训练神经网络非常有效,但是它有一个缺点,就是需要人为的设定很多参数,比如学习率,权重衰减系数,Dropout比例等。这些参数的选择对训练结果至关重要,以至于训 ...

2017-11-30 19:09 0 1633 推荐指数:

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网络一层的基本协议

只是记录下 网络层协议:包括:IP协议、ICMP协议、ARP协议、RARP协议。 传输协议:TCP协议、UDP协议。 应用协议:FTP、Telnet、SMTP、HTTP、RIP、NFS、DNS。 应用   ·DHCP(动态主机分配协议)   · DNS (域名解析 ...

Fri Oct 26 16:44:00 CST 2012 0 3714
批量归一化BN, Batch Normalization

  现在的神经网络通常都特别深,在输出输入传播导数的过程中,梯度很容易被激活函数或是权重以指数级的规模缩小或放大,从而产生“梯度消失”或“梯度爆炸”的现象,造成训练速度下降和效果不理想。   如何避免或者减轻这一现象的发生呢?归一化就是方法的一种。归一化网络中层与之间传递的数据限制 ...

Tue Aug 18 21:03:00 CST 2020 0 1068
机器学习笔记:为什么要对数据进行归一化处理

文章来自知乎,作者hit nlper 忆臻 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27627299 在喂给机器学习模型的数据中,对数据进行归一化处理。 为什么要进行归一化处理,下面从寻找最优解这个角度给出自己的看法。 例子 假定为预测房价的例子,自变量为面积 ...

Tue Jul 04 07:08:00 CST 2017 0 9014
Batch Normalization原理及其TensorFlow实现——为了减少深度神经网络中的internal covariate shift,论文中提出了Batch Normalization算法,首先是对”每一层“的输入做一个Batch Normalization 变换

批标准(Bactch NormalizationBN)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 ...

Thu Mar 08 23:26:00 CST 2018 1 7488
神经网络基本组成 - 池、DropoutBN、全连接 13

1. 池 在卷积网络中, 通常会在卷积之间增加(Pooling) , 以降低特征图的参数量, 提升计算速度, 增加感受野, 是一种降采样操作。池是一种较强的先验, 可以使模型更关注全局特征而非局部出现的位置, 这种降维的过程可以保留一些重要的特征信息, 提升容错能力 ...

Tue Sep 15 03:32:00 CST 2020 0 1860
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Tue Mar 17 22:02:00 CST 2015 0 2410
 
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