Hulu機器學習問題與解答系列 | 二十三：神經網絡訓練中的批量歸一化

來看看批量歸一化的有關問題吧！記得進入公號菜單「機器學習」，複習之前的系列文章噢。 今天的內容是 【神經網絡訓練中的批量歸一化】 場景描述 深度神經網絡的訓練中涉及諸多手調參數，如學習率，權重衰減係數，Dropout比例等，這些參數的選擇會顯著影響模型最終的訓練效果。批量歸一化(Batch Normalization, BN)方法從數據分佈入手，有效減弱了這些複雜參數對網絡訓練產生的影響，在加速訓

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