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Batch Normalization简介

对Batch Normalization论文进行了解读,用通俗的视角理解Batch Normalization。
2017-11-24 上传大小:3.36MB
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Normalization caffe layer
利用matlab2017进行深度学习
batch normalization 和 layer normalization 在RNN(LSTM、GRU)上的TensorFlow实现

batch normalization 和 layer normalization 在RNN(LSTM、GRU)上的TensorFlow实现;运行无误,示例为mnist手写体识别

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深度学习中的归一化方法比较

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基于Tensorflow实现BN(Batch Normalization)的代码,供大家参考!!

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Batch Normalization

Training Deep Neural Networks is complicated by the fact that the distribution of each layer's inputs changes during training, as the parameters of the previous layers change. This slows down the training by requiring lower learning rates and careful parameter initialization, and makes it notoriously hard to train models with saturating nonlinearities. We refer to this phenomenon as internal covariate shift, and address the problem by normalizing layer inputs. Our method draws its strength from making normalization a part of the model architecture and performing the normalization for each training mini-batch. Batch Normalization allows us to use much higher learning rates and be less careful about initialization. It also acts as a regularizer, in some cases eliminating the need for Dropout. Applied to a state-of-the-art image classification model, Batch Normalization achieves the same accuracy with 14 times fewer training steps, and beats the original model by a significant margin. Using an ensemble of batch-normalized networks, we improve upon the best published result on ImageNet classification: reaching 4.9% top-5 validation error (and 4.8% test error), exceeding the accuracy of human raters.

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深度学习中的归一化方法总结和比较

归一化层,目前主要有这几个方法,Batch Normalization(2015年)、Layer Normalization(2016年)、Instance Normalization(2017年)、Group Normalization(2018年)、Switchable Normalization(2018年)。本文介绍了这几种方法的区别与联系

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深度学习Batch Normalization理论

深度学习Batch Normalization是常用的加速方法,资料为该理论介绍

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Batch Normalization主要讲解

关于Batch Normalization的介绍,是组会中自己做的ppt。

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