引入的隨機性更大，難以達到收斂，極少數情況下可能會效果變好。 談談深度學習中的 Ba ...

看mnist數據集上其他人的CNN模型時了解到了Batch Normalization 這種操作。效果還不錯，至少對於訓練速度提升了很多。 batch normalization的做法是把數據轉換為0均值和單位方差 這里分五部分簡單解釋一下Batch Normalization ...

一個高爾夫球手練習高爾夫球時會花絕大多數時間練習基本的揮桿動作。在基本的揮桿動作的基礎上，逐漸的才會練習其他動作。相似的，目前為止我們一直專注在理解BP算法， 它是我們的基礎”揮桿”動作，學習神經網絡的基礎。這章中我會解釋一些用來提升BP算法的技術，以提高神經網絡的學習。 本章介紹的技術包括 ...

原文：https://blog.csdn.net/qq_18668137/article/details/80883350 此處謹作學習記錄之用。 深度學習的優化算法，說白了就是梯度下降。每次的參數更新有兩種方式。 第一種，遍歷全部數據集算一次損失函數，然后計算函數對各個參數 ...

轉自：https://blog.csdn.net/qq_18668137/article/details/80883350 深度學習的優化算法，說白了就是梯度下降。每次的參數更新有兩種方式。 第一種，遍歷全部數據集算一次損失函數，然后算函數對各個參數的梯度，更新梯度。這種方法每更新一次參數都要 ...

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 ...

問題導入 在機器學習領域中，常見的一類工作是使用帶標簽數據訓練神經網絡實現分類、回歸或其他目的，這種訓練模型學習規律的方法一般稱之為監督學習。在監督學習中，訓練數據所對應的標簽質量對於學習效果至關重要。如果學習時使用的標簽數據都是錯誤的，那么不可能訓練出有效的預測模型。同時，深度學習 ...