Batch Normalization 與Dropout 的沖突
BN或Dropout單獨使用能加速訓練速度並且避免過擬合 但是倘若一起使用，會產生負面效果。 BN在某些情況下會削弱Dropout的效果 對此，BN與Dropout最好不要一起用，若一定要一起用，有2中方法： 1 在所有BN層后使用Dropout ...
原文：激活函數，Batch Normalization和Dropout
神經網絡中還有一些激活函數，池化函數，正則化和歸一化函數等。需要詳細看看，啃一啃吧。。 . 激活函數 . 激活函數作用 在生物的神經傳導中，神經元接受多個神經的輸入電位，當電位超過一定值時，該神經元激活，輸出一個變換后的神經電位值。而在神經網絡的設計中引入了這一概念，來增強神經網絡的非線性能力，更好的模擬自然界。所以激活函數的主要目的是為了引入非線性能力，即輸出不是輸入的線性組合。 假設下圖中的 ...
2019-09-26 22:44 0 622 推薦指數：
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