深度学习入门基础CNN系列——批归一化（Batch Normalization）和丢弃法（dropout）
想要入门深度学习的小伙伴们，可以了解下本博主的其它基础内容：我的个人主页深度学习入门基础CNN系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念 深度学习入门基础CNN系列——池化...
【深度学习】batch normalization和layer normalization区别
零、基础知识铺垫“独立同分布”的数据能让人很快地发觉数据之间的关系，因为不会出现像过拟合等问题。一般在模型训练之前，需要对数据做归一化。为了解决ICS问题，即internal covarivate shift（内部协变量漂移）问题，即数据分布会发生变化，对下一层网络的学习带来困难。在深度神经网络中&...
深度学习之优化详解：batch normalization
认识上图这些人吗？这些人把自己叫做“The Myth Busters”，为什么？在他们的启发下，我们才会在Paperspace做类似的事情。我们要解决是Batch Normalization（BN）是否确实解决了Internal Covariate Shift的问题。虽然Batch Normaliz...
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