2021年6月23日
batch_size的作用
摘要： 原因： 损失函数在顶层，顶层训练的比较快 数据在底层，数据发生变化，所有都变化，最后那些层需要学习多次，收敛变慢 在改变底部数据时，避免顶部重新训练 作为可学习的b与r， 作用在： 全连接和卷积层的输出上，激活函数前。（bn是线性变化，激活函数增加非线性） 在输入上 全连接，作用在特征维度。 ● 其 阅读全文
posted @ 2021-06-23 20:58 Marklong 阅读(403) 评论(0) 推荐(0) 编辑