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3 ...
原文：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過程中，其分布逐漸發生偏移或者變動，逐漸往非線性函數的取值區間的上下限兩端靠近 比如Sigmoid ，所以這導致反向 ...
2020-07-16 16:13 0 533 推薦指數：
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三、標准化數據
（一）離差標准化數據 離差表轉化是對原始數據的一種線性變換，結果是將原始的數據映射到[0,1]區間之間，轉換公式為： 其中 max 為樣本數據的最大值，min 為樣本數據的最小值，max-min 為極差。利差標准化保留了原始數據值之間的聯系，是消除量綱和數據取值范圍 ...
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本試題考查《標准化法》的主要內容是什么。《標准化法》分為五章二十六條，其主要內容是：確定了標准體制和標准化管理體制（第一章），規定了制定標准的對象與原則以及實施標准的要求（第二章、第三章），明確了違法行為的法律責任和處罰辦法（第四章）。 標准是對重復性事物和概念所做的統一規定 ...