1.什么是标准化? 标准化:使数据符合 0 均值,1 为标准差的分布。 神经网络对0附近的数据更敏感,但是随着网络层数的增加,特征数据会出现偏离0均值的情况,标准化能够使数据符合0均值,1为标准差的分布,把偏移的特征数据重新拉回到0附近 Batch Normalization(批标准化 ...
作者 Emrick Sinitambirivoutin 编译 VK 来源 Towards Data Science 训练学习系统的一个主要假设是在整个训练过程中输入的分布保持不变。对于简单地将输入数据映射到某些适当输出的线性模型,这种条件总是满足的,但在处理由多层叠加而成的神经网络时,情况就不一样了。 在这样的体系结构中,每一层的输入都受到前面所有层的参数的影响 随着网络变得更深,对网络参数的小变 ...
2020-06-04 12:57 0 586 推荐指数:
1.什么是标准化? 标准化:使数据符合 0 均值,1 为标准差的分布。 神经网络对0附近的数据更敏感,但是随着网络层数的增加,特征数据会出现偏离0均值的情况,标准化能够使数据符合0均值,1为标准差的分布,把偏移的特征数据重新拉回到0附近 Batch Normalization(批标准化 ...
传送门(Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 原文) BN的基本思想:深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值,随着网络深度加深或者在训练过程中 ...
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 ...
上面我们说了神经网络的基础知识,根据上章的基础尝试搭建一个标准的3层神经网络,参考https://www.cnblogs.com/bestExpert/p/9128645.html 1.框架代码 1.>初始化函数 — 设定输入层节点、隐藏层节点、输出层节点的数量,设置学习率和各层的权重 ...
神经网络为什么要归一化 1.数值问题。 无容置疑,归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧,但其实要引起也并不是那么困难。因为tansig的非线性区间大约在[-1.7,1.7]。意味着要使神经元有效,tansig( w1*x1 ...
from:http://blog.csdn.net/u013989576/article/details/76215989 权值初始化的方法主要有:常量初始化(constant)、高斯分布初始化(gaussian)、positive_unitball初始化、均匀分布初始化(uniform ...
目录 为什么要权值初始化? Xavier初始化 Kaiming初始化 pytorch中的初始化 pytorch搭建网络自动初始化 为什么要权值初始化? 权重初始化的目的是:防止在深度神经网络的正向(前向)传播过程中层激活函数的输出损失梯度爆炸 ...
池化操作(Pooling)是CNN中非常常见的一种操作,Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维,池化操作通常也叫做子采样(Subsampling)或降采样(Downsampling),在构建卷积神经网络时,往往会用在卷积层之后,通过池化来降低卷积层输出的特征维度,有效减少网络参数 ...