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批量归一化:Batch Normalization层 原理+Pytorch实现
一 BN层概念明晰 BN层存在的意义 xff1a 让较深的神经网络的训练变得更加容易 BN层的工作内容 xff1a 利用小批量数据样本的均值和标准差 xff0c 不断调整神经网络中间输出 xff0c 使整个神经网络在各层的中间输出的数值更加
Batch
Normalization
Pytorch
批量归一化
深度学习——批量归一化(笔记)
主流的卷积网络基本都设计批量归一化这个层 1 为什么要批量归一化 xff1f 网络层很深 xff0c 数据在底层 xff0c 损失函数在最顶层 反向传播后 xff0c 顶层的梯度大 xff0c 所以顶层训练的较快 数据在底层 xff0c 底
深度学习
批量归一化