問題 訓練神經網絡是一個很復雜的過程，在前面提到了深度學習中常用的激活函數，例如ELU或者Relu的變體能夠在開始訓練的時候很大程度上減少梯度消失或者爆炸問題，但是卻不能保證在訓練過程中不出現該問題，例如在訓練過程中每一層輸入數據分布發生了改變了，那么我們就需要使用更小的learning ...

在深度學習中為了提高訓練速度，經常會使用一些正正則化方法，如L2、dropout，后來Sergey Ioffe 等人提出Batch Normalization方法，可以防止數據分布的變化，影響神經網絡需要重新學習分布帶來的影響，會降低學習速率，訓練時間等問題。提出使用batch ...

問題 訓練神經網絡是一個很復雜的過程，在前面提到了深度學習中常用的激活函數，例如ELU或者Relu的變體能夠在開始訓練的時候很大程度上減少梯度消失或者爆炸問題，但是卻不能保證在訓練過程中不出現該問題，例如在訓練過程中每一層輸入數據分布發生了改變了，那么我們就需要使用更小的learning ...

1、l2_normalize函數 tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 解釋：這個函數的作用是利用 L2 范數對指定維度 dim 進行標准化。 比如，對於一個一維的張量，指定維度 dim = 0，那么計算結果 ...

normalize.css有下面這幾個目的： 保護有用的瀏覽器默認樣式而不是完全去掉它們一般化的樣式：為大部分HTML元素提供修復瀏覽器自身的bug並保證各瀏覽器的一致性優化CSS可用性：用一些小技巧解釋代碼：用注釋和詳細的文檔來 如何使用 normalize.css 首先，安裝 ...

https://www.jb51.net/article/178976.htm 直接看代碼例子，有詳細注釋！！ ...

使用tf.nn.batch_normalization函數實現Batch Normalization操作 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 參考文獻 吳恩達deeplearningai課程 課程筆記 Udacity課程 ...

1. batch_normalize(歸一化操作)，公式：傳統的歸一化公式 (number - mean) / std， mean表示均值， std表示標准差 而此時的公式是 scale * (num - mean) / std + beta #scale 和 beta在計算的過程中會進行不斷 ...