的。 談談理論與公式推導 那么再開始前，先進行必要的公式說明：定義\(L\)為網絡的損失函數， ...

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，那么前一層的輸出數據分布也會發生變化，也即當前層的輸入數據分布會發生變化。由於網絡層的輸入數據 ...

神經網絡訓練開始前，都要對輸入數據做一個歸一化處理，原因在於神經網絡學習過程本質就是為了學習數據分 ...

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 ...

神經網絡的前向傳播和反向傳播公式詳細推導 本篇博客是對Michael Nielsen所著的《Neural Network and Deep Learning》第2章內容的解讀，有興趣的朋友可以直接閱讀原文Neural Network and Deep Learning。 　　對神經網絡有些了解 ...

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 ...

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 ...