JavaShuo
欄目
標籤
BN的理解(一)
時間 2020-07-17
標籤
理解
简体版
原文
原文鏈接
0、問題數組 機器學習領域有個很重要的假設:IID獨立同分布假設,就是假設訓練數據和測試數據是知足相同分佈的,這是經過訓練數據得到的模型可以在測試集得到好的效果的一個基本保障。那BatchNorm的做用是什麼呢?BatchNorm就是在深度神經網絡訓練過程當中使得每一層神經網絡的輸入保持相同分佈的。網絡 思考一個問題:爲何傳統的神經網絡在訓練開始以前,要對輸入的數據作Normalizati
>>阅读原文<<
相關文章
1.
BN的理解(二)
2.
關於BN層的一點理解
3.
深度學習—BN的理解(一)
4.
理解BN(Batch Normalization)
5.
BN 層原理解析
6.
BN層原理解析
7.
深入理解BN、合併conv+BN公式推導
8.
BN操作詳解
9.
BN
10.
(BN)批量歸一化全面解析
更多相關文章...
•
Hibernate的一級緩存
-
Hibernate教程
•
MyBatis的工作原理
-
MyBatis教程
•
Docker 清理命令
•
RxJava操作符(一)Creating Observables
相關標籤/搜索
我的理解
一圖理解
理解
我理解中的
可理解
簡單理解
加深理解
閱讀理解
理解對象
MySQL教程
Spring教程
NoSQL教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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。
最新文章
1.
安裝cuda+cuDNN
2.
GitHub的使用說明
3.
phpDocumentor使用教程【安裝PHPDocumentor】
4.
yarn run build報錯Component is not found in path 「npm/taro-ui/dist/weapp/components/rate/index「
5.
精講Haproxy搭建Web集羣
6.
安全測試基礎之MySQL
7.
C/C++編程筆記:C語言中的複雜聲明分析,用實例帶你完全讀懂
8.
Python3教程(1)----搭建Python環境
9.
李宏毅機器學習課程筆記2:Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
10.
阿里雲ECS配置速記
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
BN的理解(二)
2.
關於BN層的一點理解
3.
深度學習—BN的理解(一)
4.
理解BN(Batch Normalization)
5.
BN 層原理解析
6.
BN層原理解析
7.
深入理解BN、合併conv+BN公式推導
8.
BN操作詳解
9.
BN
10.
(BN)批量歸一化全面解析
>>更多相關文章<<