原文:Batch Normalization的算法本質是在網絡每一層的輸入前增加一層BN層(也即歸一化層),對數據進行歸一化處理,然后再進入網絡下一層,但是BN並不是簡單的對數據進行求歸一化,而是引入了兩個參數λ和β去進行數據重構

Batch Normalization Batch Normalization是深度學習領域在 年非常熱門的一個算法,許多網絡應用該方法進行訓練,並且取得了非常好的效果。 眾所周知,深度學習是應用隨機梯度下降法對網絡進行訓練,盡管隨機梯度下降訓練神經網絡非常有效,但是它有一個缺點,就是需要人為的設定很多參數,比如學習率,權重衰減系數,Dropout比例等。這些參數的選擇對訓練結果至關重要,以至於訓 ...

2017-11-30 19:09 0 1633 推薦指數:

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網絡一層的基本協議

只是記錄下 網絡層協議:包括:IP協議、ICMP協議、ARP協議、RARP協議。 傳輸協議:TCP協議、UDP協議。 應用協議:FTP、Telnet、SMTP、HTTP、RIP、NFS、DNS。 應用   ·DHCP(動態主機分配協議)   · DNS (域名解析 ...

Fri Oct 26 16:44:00 CST 2012 0 3714
批量歸一化BN, Batch Normalization

  現在的神經網絡通常都特別深,在輸出輸入傳播導數的過程中,梯度很容易被激活函數或是權重以指數級的規模縮小或放大,從而產生“梯度消失”或“梯度爆炸”的現象,造成訓練速度下降和效果不理想。   如何避免或者減輕這一現象的發生呢?歸一化就是方法的一種。歸一化網絡中層與之間傳遞的數據限制 ...

Tue Aug 18 21:03:00 CST 2020 0 1068
機器學習筆記:為什么要對數據進行歸一化處理

文章來自知乎,作者hit nlper 憶臻 轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27627299 在喂給機器學習模型的數據中,對數據進行歸一化處理。 為什么要進行歸一化處理,下面從尋找最優解這個角度給出自己的看法。 例子 假定為預測房價的例子,自變量為面積 ...

Tue Jul 04 07:08:00 CST 2017 0 9014
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(Bactch NormalizationBN)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
神經網絡基本組成 - 池、DropoutBN、全連接 13

1. 池 在卷積網絡中, 通常會在卷積之間增加(Pooling) , 以降低特征圖的參數量, 提升計算速度, 增加感受野, 是一種降采樣操作。池是一種較強的先驗, 可以使模型更關注全局特征而非局部出現的位置, 這種降維的過程可以保留一些重要的特征信息, 提升容錯能力 ...

Tue Sep 15 03:32:00 CST 2020 0 1860
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Tue Mar 17 22:02:00 CST 2015 0 2410
 
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