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 ...

一、BN 的作用 1、具有快速训练收敛的特性：采用初始很大的学习率，然后学习率的衰减速度也很大 2、具有提高网络泛化能力的特性：不用去理会过拟合中drop out、L2正则项参数的选择问题 3 ...

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 ...

在说HTTP前，一定要先介绍一下HTTP，这家伙应该不用过多说明了，大家每天都在用，每一次HTTP请求，都是一次TCP连接。遗憾的是，请求的内容在TCP报文中是明文传输的，任何人截取到请求都可以读取其 ...

　　GIS从出现到为人所知，只不过经历了短短的几十年时间，尤其是近几年，大有欣欣向荣之势，越来越多的人开始了解GIS。自己和GIS打交道也快10年时间了，所从事的工作也是把“阳春白雪”变成“下里巴人” ...

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 ...

前言 　　在前面的两篇博文中，已经介绍利用FutureTask任务的执行流程，以及利用其实现的cancel方法取消任务的情况。本篇就来介绍下，线程任务的结果获取。 系列目录 揭开Future的神秘面纱——任务取消 揭开Future的神秘面纱——任务执行 揭开Future的神秘 ...