Coursera吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记（3）-- 超参数调试、Batch正则化和编程框架 1. Tuning Process 深度神经网络需要调试的超参数（Hyperparameters）较多，包括： ：学习因子 ：动量梯度下降因子 ：Adam算法参数 ...

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 ...

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 ...

网上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客，发现写的都不是很好，在此总结下： 1.原理 公式如下： y=γ(x-μ)/σ+β 其中x是输入，y是输出，μ是均值，σ是方差，γ和β是缩放（scale）、偏移（offset）系数。 一般来讲，这些参数都是 ...

　　tensorflow中实现batch_normalization的函数主要有两个： 　　　　1）tf.nn.moments 　　　　2）tf.nn.batch_normalization 　　tf.nn.moments主要是用来计算均值mean和方差variance的值，这两个值被用在 ...

在机器学习领域中，有一个重要的假设：独立同分布假设，也就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，否则在训练集上学习到的模型在测试集上的表现会比较差。而在深层神经网络的训练中，当中间神经层的前一层参数发生改变时，该层的输入分布也会发生改变，也就是存在内部协变量偏移问题（Internal ...

tflearn里 例子 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_mnist.py LRN是放到pool后面，全连接层前面。 Batch ...

Abstract 1 问题 Internal Covariate Shift: 训练神经网络主要就是让各个层学习训练数据的分布。在深度神经网络的训练过程中，之前层(之前的任何一层)的参数的发生变化，那么前一层的输出数据分布也会发生变化，也即当前层的输入数据分布会发生变化。由于网络层的输入数据 ...