BatchNorm（批標准化的好處）
傳送門（Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 原文） BN的基本思想：深層神經網絡在做非線性變換前的激活輸入值，隨着網絡深度加深或者在訓練 ...
原文：深度學習之BatchNorm（批量標准化）
BN作為最近一年來深度學習的重要成果，已經廣泛被證明其有效性和重要性。雖然還解釋不清其理論原因，但是實踐證明好用才是真的。 理解一個功能只需三問，是什么 為什么 怎么樣 也就是 W。接下來逐一分析下： 一 什么是BN 機器學習領域有個很重要的假設：獨立同分布假設，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獲得好的效果的一個基本保障。BN就是深度神經網絡訓練 ...
2020-01-13 11:56 0 1084 推薦指數：
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1 為何需要標准化 有的數據，不同維度的數量級差別較大，導致有的維度會主導整個分析過程。如下圖所示： 該圖的數據維度\(d=30\)，樣本量\(n=40\)，上面的圖是對原始數據做PCA后，第一個PC在各個維度上的權重的平行坐標圖，下面的圖則是對數據做標准化之后的情況。可以發現，在原始數據 ...