2020年10月31日
BatchNormalization
摘要： 一般而言，我们需要对输入进行归一化，保证输入的特征在都分布在0-1或者-1 - +1，这样可以加快收敛，防止因某一个特征数值大造成的模型过拟合或欠拟合问题。 但深度学习因为模型深度深，常常会出现梯度爆炸或梯度消失问题，如果对每一层输入都进行特征的归一化，可以有效地解决这个问题。 BatchNorma 阅读全文
posted @ 2020-10-31 23:21 learningcaiji 阅读(445) 评论(0) 推荐(0) 编辑