深度学习中的五种归一化（BN、LN、IN、GN和SN)
就是为了学习数据分布，如果我们没有做归一化处理，那么每一批次训练数据的分布不一样，从大的方向看，神经网 ...
原文：深度学习归一化：BN、GN与FRN
在深度学习中，使用归一化层成为了很多网络的标配。最近，研究了不同的归一化层，如BN，GN和FRN。接下来，介绍一下这三种归一化算法。 BN层 BN层是由谷歌提出的，其相关论文为 Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift ，即Inception v 的主要思 ...
2020-03-23 20:43 0 3582 推荐指数：
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深度学习中的五种归一化（BN、LN、IN、GN和SN）方法简介
引自：https://blog.csdn.net/u013289254/article/details/99690730 一. 本文的内容包括： 1. Batch Normalizatio ...
深度学习面试题21：批量归一化(Batch Normalization,BN)
目录 BN的由来 BN的作用 BN的操作阶段 BN的操作流程 BN可以防止梯度消失吗 为什么归一化后还要放缩和平移 BN在GoogLeNet中的应用 参考资料 BN的由来 ...
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【深度学习】归一化方法
为什么要做归一化？ 神经网络学习的本质就是学习数据的分布。如果没有对数据进行归一化处理，那么每一批次训练的数据的分布就有可能不一样。从大的方面来讲，神经网络需要在多个分布中找到一个合适的平衡点；从小的方面来说，由于每层网络的输入数据在不断的变化，这会导致不容易找到合适的平衡点 ...
深度学习_BN
原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者：hjimce 一、背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域，非常值得学习的一篇文献：《Batch Normalization: Accelerating Deep ...
深度学习—BN的理解（一）
原博客：https://www.cnblogs.com/eilearn/p/9780696.html 0、问题 机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，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获得好的效果的一个基本保障 ...
深度学习—BN的理解（一）
0、问题 机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，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获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同 ...