covariate shift”,由於每一層的分布不一樣,就會導致訓練很慢 梯度消失和梯度爆炸:深度網絡中微小 ...
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:
covariate shift”,由於每一層的分布不一樣,就會導致訓練很慢 梯度消失和梯度爆炸:深度網絡中微小 ...
這篇經典論文,甚至可以說是2015年最牛的一篇論文,早就有很多人解讀,不需要自己着摸,但是看了論文原文Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift 和下面 ...
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 ...
《Batch Normalization Accelerating Deep Network Trainin ...
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 ...
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 ...
的標題:Batch normalization:acclerating deep network trai ...
背景 [作者: DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程師,開源TensorFlow Contributor] ...