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 ...

如何理解歸一化（Normalization）對於神經網絡（深度學習）的幫助？ 作者：知乎用戶 鏈接：https://www.zhihu.com/question/326034346/answer/730051338 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請 ...

TensorFlow實現與優化深度神經網絡 轉載請注明作者：夢里風林Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes歡迎star，有問題可以到Issue區討論官方教程地址視頻/字幕下載 全連接神經網絡 輔助閱讀：TensorFlow ...

目前，深度神經網絡的參數學習主要是通過梯度下降法來尋找一組可以最小化結構風險的參數。在具體實現中，梯度下降法可以分為：批量梯度下降、隨機梯度下降以及小批量梯度下降三種形式。根據不同的數據量和參數量，可以選擇一種具體的實現形式。這里介紹一些在訓練神經網絡時常用的優化算法，這些優化算法大體上可以分為 ...

一、前言 　　回顧一下前面講過的兩種解決過擬合的方法： 　　1）L0、L1、L2：在向前傳播、反向傳播后面加個小尾巴 　　2）dropout：訓練時隨機“刪除”一部分神經元 　　本篇要介紹的優化方法叫mini-batch，它主要解決的問題是：實際應用時的訓練數據往往都太大了，一次加載到電腦 ...

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 ...

1、Batch Normalization的引入 　　在機器學習領域有個很重要的假設：IID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，這是通過訓練數據獲得的模型能夠在測試集上獲得好的效果的一個基本保障。在深度學習網絡中，后一層的輸入是受前一層的影響的，而為了方便訓練網絡 ...

Coursera吳恩達《優化深度神經網絡》課程筆記（1）-- 深度學習的實用層面 1. Train/Dev/Test sets 訓練集（Training sets）、驗證集（Development sets）、測試集（Test sets） 之前人們通常設置Train sets和Test ...