Batch Normalization和Layer Normalization的对比分析
(batch 梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度，这也 ...
原文：batch normalization 与 layer normalization
bn和ln的本质区别： batch normalization是纵向归一化，在batch的方向上对同一层每一个神经元进行归一化，即同一层每个神经元具有不同的均值和方差。 layer normalization 是横向归一化，即同一层的所有神经元具有相同的均值和方差。 bn和ln的使用区别： .如果batch size过小，那么得到的统计量难以反应全局信息，因此不适合使用bn 而ln不关心batc ...
2019-08-14 15:46 0 976 推荐指数：
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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 ...
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Layer Normalization
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Layer Normalization
Ba, Jimmy Lei, Jamie Ryan Kiros, and Geoffrey E. Hinton. "Layer normalization." arXiv preprint arXiv:1607.06450 (2016). Batch Normalization是对每个神经元做 ...
Batch normalization和Instance normalization的对比
原文链接： https://www.zhihu.com/question/68730628/answer/607608890BN和IN其实本质上是同一个东西，只是IN是作用于单张图片，但是BN作用于一个batch。 一.BN和IN的对比 假如现有6张图片x1,x2,x3,x4,x5 ...