原文链接:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结 ...
转载: https: www.cnblogs.com wmr articles .html 这篇文章解释起来通俗易懂。方便后续自己查阅 Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论原因,但是实践证明好用才是真的好,别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门 ...
2020-02-23 17:36 0 6619 推荐指数:
原文链接:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结 ...
这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出。 Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些 ...
batch normalization学习理解笔记 最近在Andrew Ng课程中学到了Batch Normalization相关内容,通过查阅资料和原始paper,基本上弄懂了一些算法的细节部分,现在总结一下. 1. batch normalization算法思想的来源 不妨先看看原文 ...
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多态是面向对象的重要特性,简单点说:“一个接口,多种实现”,就是同一种事物表现出的多种形态。 编程其实就是一个将具体世界进行抽象化的过程,多态就是抽象化的一种体现,把一系列具体事物的共同点抽象出 ...
关于Batch Normalization的另一种理解 Batch Norm可谓深度学习中非常重要的技术,不仅可以使训练更深的网络变容易,加速收敛,还有一定正则化的效果,可以防止模型过拟合。在很多基于CNN的分类任务中,被大量使用。 但我最近在图像超分辨率和图像生成方面做了一些实践,发现 ...
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 ...