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 ...

一、BN 的作用 1、具有快速訓練收斂的特性：采用初始很大的學習率，然后學習率的衰減速度也很大 2、具有提高網絡泛化能力的特性：不用去理會過擬合中drop out、L2正則項參數的選擇問題 3 ...

bn和ln的本質區別： batch normalization是縱向歸一化，在batch的方向上對同一層每一個神經元進行歸一化，即同一層每個神經元具有不同的均值和方差。 layer normalization 是橫向歸一化，即同一層的所有神經元具有相同的均值和方差。 bn ...

在說HTTP前，一定要先介紹一下HTTP，這家伙應該不用過多說明了，大家每天都在用，每一次HTTP請求，都是一次TCP連接。遺憾的是，請求的內容在TCP報文中是明文傳輸的，任何人截取到請求都可以讀取其 ...

　　GIS從出現到為人所知，只不過經歷了短短的幾十年時間，尤其是近幾年，大有欣欣向榮之勢，越來越多的人開始了解GIS。自己和GIS打交道也快10年時間了，所從事的工作也是把“陽春白雪”變成“下里巴人” ...

原文鏈接： https://www.zhihu.com/question/68730628/answer/607608890BN和IN其實本質上是同一個東西，只是IN是作用於單張圖片，但是BN作用於一個batch。 一.BN和IN的對比 假如現有6張圖片x1,x2,x3,x4,x5 ...

前言 　　在前面的兩篇博文中，已經介紹利用FutureTask任務的執行流程，以及利用其實現的cancel方法取消任務的情況。本篇就來介紹下，線程任務的結果獲取。 系列目錄 揭開Future的神秘面紗——任務取消 揭開Future的神秘面紗——任務執行 揭開Future的神秘 ...