Coursera吳恩達《優化深度神經網絡》課程筆記（3）-- 超參數調試、Batch正則化和編程框架 1. Tuning Process 深度神經網絡需要調試的超參數（Hyperparameters）較多，包括： ：學習因子 ：動量梯度下降因子 ：Adam算法參數 ...

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 ...

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 ...

網上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客，發現寫的都不是很好，在此總結下： 1.原理 公式如下： y=γ(x-μ)/σ+β 其中x是輸入，y是輸出，μ是均值，σ是方差，γ和β是縮放（scale）、偏移（offset）系數。 一般來講，這些參數都是 ...

　　tensorflow中實現batch_normalization的函數主要有兩個： 　　　　1）tf.nn.moments 　　　　2）tf.nn.batch_normalization 　　tf.nn.moments主要是用來計算均值mean和方差variance的值，這兩個值被用在 ...

在機器學習領域中，有一個重要的假設：獨立同分布假設，也就是假設訓練數據和測試數據是滿足相同分布的，否則在訓練集上學習到的模型在測試集上的表現會比較差。而在深層神經網絡的訓練中，當中間神經層的前一層參數發生改變時，該層的輸入分布也會發生改變，也就是存在內部協變量偏移問題（Internal ...

tflearn里 例子 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_mnist.py LRN是放到pool后面，全連接層前面。 Batch ...

Abstract 1 問題 Internal Covariate Shift: 訓練神經網絡主要就是讓各個層學習訓練數據的分布。在深度神經網絡的訓練過程中，之前層(之前的任何一層)的參數的發生變化，那么前一層的輸出數據分布也會發生變化，也即當前層的輸入數據分布會發生變化。由於網絡層的輸入數據 ...