深度学习中的五种归一化（BN、LN、IN、GN和SN）方法简介

时间 2020-05-26

标签深度学习五种归一方法简介栏目 Linux 繁體版

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一. 本文的内容包括： 1. Batch Normalization，其论文：https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf算法 2. Layer Normalizaiton，其论文：https://arxiv.org/pdf/1607.06450v1.pdf网络 3. Instance Normalization，其论文：https://arxi

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1. （简洁）深度学习中的五种归一化（BN、LN、IN、GN和SN）
2. 深度学习的五种归一化方法（BN，LN，IN，GN和SN）
3. Normalization 归一化方法 BN LN IN GN
4. 经常使用的归一化（Normalization）方法：BN、LN、IN、GN
5. LRN，BN，LN，IN，GN
6. BN、LN、IN、GN的区别
7. Knowledge Point (KP): BN, LN, IN,GN和SN的异同
8. 图解BN,LN,IN,SN数据归一化
9. [译改]BN/LN/IN/GN 详解
10. 10.2 常见的Normalization方法(BN、LN、IN、GN)
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