深度學習中的五種歸一化（BN、LN、IN、GN和SN）方法簡介

時間 2020-05-26

標籤深度學習五種歸一方法簡介欄目 Linux 简体版

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一. 本文的內容包括： 1. Batch Normalization，其論文：https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf算法 2. Layer Normalizaiton，其論文：https://arxiv.org/pdf/1607.06450v1.pdf網絡 3. Instance Normalization，其論文：https://arxi

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1. （簡潔）深度學習中的五種歸一化（BN、LN、IN、GN和SN）
2. 深度學習的五種歸一化方法（BN，LN，IN，GN和SN）
3. Normalization 歸一化方法 BN LN IN GN
4. 經常使用的歸一化（Normalization）方法：BN、LN、IN、GN
5. LRN，BN，LN，IN，GN
6. BN、LN、IN、GN的區別
7. Knowledge Point (KP): BN, LN, IN,GN和SN的異同
8. 圖解BN,LN,IN,SN數據歸一化
9. [譯改]BN/LN/IN/GN 詳解
10. 10.2 常見的Normalization方法(BN、LN、IN、GN)
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