深度學習《CNN架構續篇 - BatchNorm》
一：batch Normalization BN算法的靈感來自於對圖像的白化操作，白化就是對輸入圖像數據分原始分佈規律轉換到N（0~1）的分佈，這樣會使得收斂速度變快。 在深度網絡中每一隱藏層的輸入都可以做這樣的白化處理呢？ 隨着網絡深度的增加，收斂變慢的的原因還有就是數據的分佈會變得越來越畸形，數據分佈法還是能移動，這也是會導致梯度消失的原因，因此在每個隱藏層如果都做一個Normalizatio
相關文章
- 1. 深度學習《CNN架構續篇 - 學習率衰減》
- 2. 深度學習《CNN架構續篇 - 1乘1卷積》
- 3. [深度學習]CNN網絡架構
- 4. CNN系列學習（五）:batchnorm
- 5. 深度學習之CNN結構解析
- 6. 深度學習筆記（三）：BatchNorm（BN）層
- 7. 【深度學習】CNN
- 8. 深度學習--CNN
- 9. 深度學習算法第一篇--CNN
- 10. 【深度學習】CNN計算
- 更多相關文章...
- • Docker 架構 - Docker教程
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 算法總結-深度優先算法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
相關標籤/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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 深度學習《CNN架構續篇 - 學習率衰減》
- 2. 深度學習《CNN架構續篇 - 1乘1卷積》
- 3. [深度學習]CNN網絡架構
- 4. CNN系列學習（五）:batchnorm
- 5. 深度學習之CNN結構解析
- 6. 深度學習筆記（三）：BatchNorm（BN）層
- 7. 【深度學習】CNN
- 8. 深度學習--CNN
- 9. 深度學習算法第一篇--CNN
- 10. 【深度學習】CNN計算