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[论文笔记]Batch Normalization

news 2025/9/14 4:40:53

引言

本文是论文神作Batch Normalization的阅读笔记，这篇论文引用量现在快50K了。

由于上一层参数的变化，导致每层输入的分布会在训练期间发生变化，让训练深层神经网络很复杂。这会拖慢训练速度，因为需要更低的学习率并小心地进行参数初始化，使得很难训练这种具有非线性饱和的模型。这种现象作者称为internal covariate shift(内部协变量偏移,ICS)，并通过对网络层的输入进行归一化解决。这种方法之所以强大，是因为将归一化作为模型架构的一部分，并在每个训练小批量中执行归一化。

批归一化(Batch Normalization)可以让我们选择更高的学习率，并且不需要那么注意参数初始化。

简介

SGD和它的变体被用于训练深层网络，优化网络参数 Θ \Theta Θ来最小化损失：

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编程日记 2023/8/16 17:19:17

SpringCloud教程（中）

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编程日记 2023/8/16 17:18:15

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编程日记 2023/8/16 17:17:09

vue + el-table 表格数据导出为excel表格

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ClickHouse（二十）：Clickhouse SQL DDL操作-2-分区表DDL操作

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编程日记 2023/8/16 17:11:57

Postgresql源码（112）plpgsql执行sql时变量何时替换为值

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【leetcode】第三章 哈希表part02

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编程日记 2023/8/16 17:02:37

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各位考生: 为保证参加2023年8月19日PMI项目管理资格认证考试的每位考生都能顺利进入考场参加考试&#xff0c;请完整阅读本通知内容。 一、关于准考信下载 为确保您顺利进入考场参加8月份考试&#xff0c;请及时登录本网站&#xff08;https://event.chinapmp.cn/&#xff09…...

编程日记 2023/8/16 17:00:32

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Element-Plus：popconfirm与tooltip一起使用不生效？

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编程新知 2025/9/9 10:00:51