深度剖析 | SN 可微分學習的自適配歸一化 (Switchable Normalization)
作者：羅平、任家敏、彭章琳 編寫：吳凌雲、張瑞茂、邵文琪、王新江 注：本文出自香港中文大學多媒體實驗室和商湯科技研究院（SenseTime Research）。轉載需註明作者及出處。原論文參考arXiv:1806.10779和代碼Github。 導讀：歸一化技術已經成爲深度學習系統必不可少的重要組成部分，對優化神經網絡的參數、提高泛化性能有着重要作用。這些歸一化方法包括但不限於批歸一化BN（Bat
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