batch归一化
本文来自于网易云课堂 在深度学习兴起后，最重要的一个思想是一个算法-Batch归一化，由Sergey Ioffe和Christian Szegedy两位研究者创造。Batch归一化会使参数搜索问题变得很容易，使神经网络对超参数的旋转更加稳定，超参数的范围会更庞大，工作效果也很好。 在逻辑回归中，我们学过归一化输入会让算法运行的更好。 那么我们可不可以归一化每一层的a来使得下一次的参数训练的更好呢？
相关文章
- 1. 归一化（Batch Normalization & Group Normalization）
- 2. Batch Normalization批量归一化
- 3. BN （Batch Normlization） 批归一化
- 4. 批量归一化 Batch Normalization
- 5. 批归一化(Batch Normalization)
- 6. 批归一化（Batch Normalization）
- 7. Batch Normalization(批量归一化)
- 8. 批量归一化——Batch Normalization
- 9. 批归一化Batch Normalization
- 10. 【深度学习】批归一化（Batch Normalization）
- 更多相关文章...
- • Scala 递归函数 - Scala教程
- • Web 语义化 - 网站建设指南
- • 算法总结-归并排序
- • RxJava操作符（一）Creating Observables
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 归一化（Batch Normalization & Group Normalization）
- 2. Batch Normalization批量归一化
- 3. BN （Batch Normlization） 批归一化
- 4. 批量归一化 Batch Normalization
- 5. 批归一化(Batch Normalization)
- 6. 批归一化（Batch Normalization）
- 7. Batch Normalization(批量归一化)
- 8. 批量归一化——Batch Normalization
- 9. 批归一化Batch Normalization
- 10. 【深度学习】批归一化（Batch Normalization）