深度學習中的規范化
這篇文章介紹深度學習四種主流的規范化, 分別是Batch Normalization(BN[9]), Layer Normalization(LN[7]), Instance Normalizatio ...
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BatchNormalization批量歸一化
動機： 防止隱層分布多次改變，BN讓每個隱層節點的激活輸入分布縮小到-1和1之間. 好處： 縮小輸入空間，從而降低調參難度；防止梯度爆炸/消失，從而加速網絡收斂. BN計算公式： ...
【Pytorch基礎】BatchNorm常識梳理與使用
BatchNorm, 批規范化，主要用於解決協方差偏移問題，主要分三部分： 計算batch均值和方差 規范化 仿射affine 算法內容如下： 需要說明幾點： 均值 ...