BN層的主要作用
BN層的主要作用 BN層的作用主要有三個： 加快網絡的訓練和收斂的速度 控制梯度爆炸防止梯度消失 防止過擬合 分析： （1）加快收斂速度：在深度神經網絡中中，如果每層的數據分佈都不一樣的話，將會導致網絡非常難收斂和訓練，而如果把 每層的數據都在轉換在均值爲零，方差爲1 的狀態下，這樣每層數據的分佈都是一樣的訓練會比較容易收斂。 （2）防止梯度爆炸和梯度消失： 以sigmoid函數爲例，sigmoi
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