原文:Batch normalization:accelerating deep network training by reducing internal covariate shift的筆記

說實話,這篇paper看了很久,,到現在對里面的一些東西還不是很好的理解。 下面是我的理解,當同行看到的話,留言交流交流啊 這篇文章的中心點:圍繞着如何降低 internal covariate shift 進行的, 它的方法就是進行batch normalization。 internal covariate shift 和 batch normalization . 什么是 internal ...

2017-06-15 11:14 0 1257 推薦指數:

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Batch Normalization原理及其TensorFlow實現——為了減少深度神經網絡中的internal covariate shift,論文中提出了Batch Normalization算法,首先是對”每一層“的輸入做一個Batch Normalization 變換

批標准化(Bactch Normalization,BN)是為了克服神經網絡加深導致難以訓練而誕生的,隨着神經網絡深度加深,訓練起來就會越來越困難,收斂速度回很慢,常常會導致梯度彌散問題(Vanishing Gradient Problem)。 統計機器學習中有一個經典的假設 ...

Thu Mar 08 23:26:00 CST 2018 1 7488
ICLR 2018 | Deep Gradient Compression: Reducing the Communication Bandwidth for Distributed Training

為了降低大規模分布式訓練時的通信開銷,作者提出了一種名為深度梯度壓縮(Deep Gradient Compression, DGC)的方法。DGC通過稀疏化技術,在每次迭代時只選擇發送一部分比較“重要”的梯度元素,以達到降低整個訓練過程通信量的目的。為了保證使用DGC后模型的精度,作者還使用了幾種 ...

Mon May 25 02:33:00 CST 2020 0 1221
論文筆記Batch Normalization

在神經網絡的訓練過程中,總會遇到一個很蛋疼的問題:梯度消失/爆炸。關於這個問題的根源,我在上一篇文章的讀書筆記里也稍微提了一下。原因之一在於我們的輸入數據(網絡中任意層的輸入)分布在激活函數收斂的區域,拿 sigmoid 函數舉例: 如果數據分布在 [-4, 4] 這個區間兩側 ...

Sun Jan 07 22:31:00 CST 2018 0 1677
 
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