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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
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posted @ 2020-10-31 23:21 learningcaiji
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