Batch Norm、Layer Norm、Weight Norm與SELU
加速網絡收斂——BN、LN、WN與selu 自Batch Norm出現之后，Layer Norm和Weight Norm作為Batch Norm的變體相繼出現。最近又出來一個很”簡單”的激活函數Selu，能夠實現automatic rescale and shift。這些結構都是為了保證網絡能夠 ...
原文：LRN和Batch Norm
LRN LRN全稱為Local Response Normalization，局部相應歸一化層。 NormRegion選擇通道間歸一化還是通道內空間區域歸一化，默認是AcrOSS CHANNELS，通道間。 local size表示：通道間時為求和的通道數，通道內是為求和的區間邊長，默認為 。 alpha縮放因子，beta指數項。 在通道間歸一化模式中，局部區域范圍是：local size 在通道 ...
2017-03-15 11:13 0 2749 推薦指數：
相關推薦
3-7 測試時的 Batch Norm
測試時的 Batch Norm（ Batch Norm at test time） Batch 歸一化將你的數據以 mini-batch 的形式逐一處理，但在測試時，你可能需要對每個樣本逐一處理： $u = \frac{1}{m}\sum\limits_i {{z^{(i ...
Pytorch-卷積神經網絡&Batch Norm
1.卷積層 1.1torch.nn.Conv2d()類式接口 參數： in_channel：輸入數據的通道數，例RGB圖片通道數為3； out_channel：輸出數據的 ...
深度學習與Pytorch入門實戰（九）卷積神經網絡&Batch Norm
筆記摘抄 1. 卷積層 1.1 torch.nn.Conv2d() 類式接口 參數： in_channel：輸入數據的通道數，例RGB圖片通道數為3； out_channe ...
TensorFlow之CNN：運用Batch Norm、Dropout和早停優化卷積神經網絡
學卷積神經網絡的理論的時候，我覺得自己看懂了，可是到了用代碼來搭建一個卷積神經網絡時，我發現自己有太多模糊的地方。這次還是基於MINIST數據集搭建一個卷積神經網絡，首先給出一個基本的模型，然后再用Batch Norm、Dropout和早停對模型進行優化；在此過程中說明我在調試代碼過程中遇到 ...
norm()函數
n = norm(v) 返回向量 v 的歐幾里德范數。此范數也稱為 2-范數、向量模或歐幾里德長度。 例1： K>> norm([3 4]) ans = 5 ...
TensorFlow之DNN（二）：全連接神經網絡的加速技巧(Xavier初始化、Adam、Batch Norm、學習率衰減與梯度截斷)
在上一篇博客《TensorFlow之DNN（一）：構建“裸機版”全連接神經網絡》 中，我整理了一個用TensorFlow實現的簡單全連接神經網絡模型，沒有運用加速技巧（小批量梯度下降不算哦）和正則化方法，通過減小batch size，也算得到了一個還可以的結果。 那個網絡只有兩層 ...
范數（norm）
【范數定義】 非負實值函數（非線性） 1）非負性： || a || >= 0 2）齊次性： || ka || = |k| ||a|| 3）三角不等式： || a + b || <= ...