如何理解Normalization，Regularization 和 standardization？
2017年5月16日 · Normalization对基于gradient descent算法友好，可能可以让算法最终收敛并且提高训练速度和精度。现在Deep Learning大都基于这算法训练。 Regularization就是防止训练 …
深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？ - 知乎
Normalization是一个统计学中的概念，我们可以叫它归一化或者规范化，它并不是一个完全定义好的数学操作(如加减乘除)。它通过将数据进行偏移和尺度缩放调整，在数据预处理时是非常常 …
CNN为什么要用BN， RNN为何要用layer Norm？ - 知乎
Normalization; 不管是Batch Normalization还是Layer Normalization，Normalization的目的是为了把输入转化成均值为0方差为1的数据。换句话说，这里的Normalization其实应称 …
Weight Normalization 相比batch Normalization 有什么优点呢？
最近刚好在整理这方面资料，我尝试来回答一下吧。 Weight Normalization和Batch Normalization都属于参数重写（Reparameterization）的方法，只是采用的方式不同，Weight …
Batch normalization和Instance normalization的对比？ - 知乎
Instance Normalization. 上图中，从C方向看过去是指一个个通道，从N看过去是一张张图片。每6个竖着排列的小正方体组成的长方体代表一张图片的一个feature map。蓝色的方块是一起进 …
为什么Transformer要用LayerNorm？ - 知乎
transformer 为什么使用 layer normalization，而不是其他的归一化方法？ 这里我狗尾续貂，总结下看到的论文和一些知友的观点。如果有错请一定指出。 PS：我还在努力找暑期实习，请各位 …
如何理解归一化（Normalization）对于神经网络（深度学习）的帮 …
如何理解归一化（Normalization）对于神经网络（深度学习）的帮助？ 在深度学习中，归一化的手段可谓无处不在。 对神经网络的输入进行归一化，对每一层的归一化（Batch Normalization …
如何评价batch renormalization？ - 知乎
2017年2月16日 · 在Batch Normalization里面，做了简化，用每个batch的均值和方差来代替整体训练集的均值和方差。 隐藏的前提是每个batch必须从各个类中均匀采样，否则batch内的均值和 …
batch normalization为什么可以防止过拟合？ - 知乎
Batch Normalization（以下称BN）的主要作用是加快网络的训练速度。. 如果硬要说是防止 过拟合 ，可以这样理解：
Batch Normalization 和激活函数的使用顺序是什么，神经元的饱和 …
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业 …