Batch Normalization 与Dropout 的冲突
BN或Dropout单独使用能加速训练速度并且避免过拟合 但是倘若一起使用，会产生负面效果。 BN在某些情况下会削弱Dropout的效果 对此，BN与Dropout最好不要一起用，若一定要一起用，有2中方法： 1 在所有BN层后使用Dropout ...
原文：激活函数，Batch Normalization和Dropout
神经网络中还有一些激活函数，池化函数，正则化和归一化函数等。需要详细看看，啃一啃吧。。 . 激活函数 . 激活函数作用 在生物的神经传导中，神经元接受多个神经的输入电位，当电位超过一定值时，该神经元激活，输出一个变换后的神经电位值。而在神经网络的设计中引入了这一概念，来增强神经网络的非线性能力，更好的模拟自然界。所以激活函数的主要目的是为了引入非线性能力，即输出不是输入的线性组合。 假设下图中的 ...
2019-09-26 22:44 0 622 推荐指数：
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