深度學習中的五種歸一化（BN、LN、IN、GN和SN)
就是為了學習數據分布，如果我們沒有做歸一化處理，那么每一批次訓練數據的分布不一樣，從大的方向看，神經網 ...
原文：深度學習歸一化：BN、GN與FRN
在深度學習中，使用歸一化層成為了很多網絡的標配。最近，研究了不同的歸一化層，如BN，GN和FRN。接下來，介紹一下這三種歸一化算法。 BN層 BN層是由谷歌提出的，其相關論文為 Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift ，即Inception v 的主要思 ...
2020-03-23 20:43 0 3582 推薦指數：
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深度學習中的五種歸一化（BN、LN、IN、GN和SN）方法簡介
引自：https://blog.csdn.net/u013289254/article/details/99690730 一. 本文的內容包括： 1. Batch Normalizatio ...
深度學習面試題21：批量歸一化(Batch Normalization,BN)
目錄 BN的由來 BN的作用 BN的操作階段 BN的操作流程 BN可以防止梯度消失嗎 為什么歸一化后還要放縮和平移 BN在GoogLeNet中的應用 參考資料 BN的由來 ...
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【深度學習】歸一化方法
為什么要做歸一化？ 神經網絡學習的本質就是學習數據的分布。如果沒有對數據進行歸一化處理，那么每一批次訓練的數據的分布就有可能不一樣。從大的方面來講，神經網絡需要在多個分布中找到一個合適的平衡點；從小的方面來說，由於每層網絡的輸入數據在不斷的變化，這會導致不容易找到合適的平衡點 ...
深度學習_BN
原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者：hjimce 一、背景意義 本篇博文主要講解2015年深度學習領域，非常值得學習的一篇文獻：《Batch Normalization: Accelerating Deep ...
深度學習—BN的理解（一）
原博客：https://www.cnblogs.com/eilearn/p/9780696.html 0、問題 機器學習領域有個很重要的假設：IID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 ...
深度學習—BN的理解（一）
0、問題 機器學習領域有個很重要的假設：IID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。那BatchNorm的作用是什么呢？BatchNorm就是在深度神經網絡訓練過程中使得每一層神經網絡的輸入保持相同 ...