问题 训练神经网络是一个很复杂的过程，在前面提到了深度学习中常用的激活函数，例如ELU或者Relu的变体能够在开始训练的时候很大程度上减少梯度消失或者爆炸问题，但是却不能保证在训练过程中不出现该问题，例如在训练过程中每一层输入数据分布发生了改变了，那么我们就需要使用更小的learning ...

在深度学习中为了提高训练速度，经常会使用一些正正则化方法，如L2、dropout，后来Sergey Ioffe 等人提出Batch Normalization方法，可以防止数据分布的变化，影响神经网络需要重新学习分布带来的影响，会降低学习速率，训练时间等问题。提出使用batch ...

问题 训练神经网络是一个很复杂的过程，在前面提到了深度学习中常用的激活函数，例如ELU或者Relu的变体能够在开始训练的时候很大程度上减少梯度消失或者爆炸问题，但是却不能保证在训练过程中不出现该问题，例如在训练过程中每一层输入数据分布发生了改变了，那么我们就需要使用更小的learning ...

1、l2_normalize函数 tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 解释：这个函数的作用是利用 L2 范数对指定维度 dim 进行标准化。 比如，对于一个一维的张量，指定维度 dim = 0，那么计算结果 ...

normalize.css有下面这几个目的： 保护有用的浏览器默认样式而不是完全去掉它们一般化的样式：为大部分HTML元素提供修复浏览器自身的bug并保证各浏览器的一致性优化CSS可用性：用一些小技巧解释代码：用注释和详细的文档来 如何使用 normalize.css 首先，安装 ...

https://www.jb51.net/article/178976.htm 直接看代码例子，有详细注释！！ ...

使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 参考文献 吴恩达deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 ...

1. batch_normalize(归一化操作)，公式：传统的归一化公式 (number - mean) / std， mean表示均值， std表示标准差 而此时的公式是 scale * (num - mean) / std + beta #scale 和 beta在计算的过程中会进行不断 ...