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 ...

如何理解归一化（Normalization）对于神经网络（深度学习）的帮助？ 作者：知乎用户 链接：https://www.zhihu.com/question/326034346/answer/730051338 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请 ...

TensorFlow实现与优化深度神经网络 转载请注明作者：梦里风林Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star，有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载 全连接神经网络 辅助阅读：TensorFlow ...

目前，深度神经网络的参数学习主要是通过梯度下降法来寻找一组可以最小化结构风险的参数。在具体实现中，梯度下降法可以分为：批量梯度下降、随机梯度下降以及小批量梯度下降三种形式。根据不同的数据量和参数量，可以选择一种具体的实现形式。这里介绍一些在训练神经网络时常用的优化算法，这些优化算法大体上可以分为 ...

一、前言 　　回顾一下前面讲过的两种解决过拟合的方法： 　　1）L0、L1、L2：在向前传播、反向传播后面加个小尾巴 　　2）dropout：训练时随机“删除”一部分神经元 　　本篇要介绍的优化方法叫mini-batch，它主要解决的问题是：实际应用时的训练数据往往都太大了，一次加载到电脑 ...

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 ...

1、Batch Normalization的引入 　　在机器学习领域有个很重要的假设：IID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，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障。在深度学习网络中，后一层的输入是受前一层的影响的，而为了方便训练网络 ...

Coursera吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记（1）-- 深度学习的实用层面 1. Train/Dev/Test sets 训练集（Training sets）、验证集（Development sets）、测试集（Test sets） 之前人们通常设置Train sets和Test ...