【AI初识境】深度学习模型中的Normalization，你懂了多少？ / 开普饭

一.随机失活(Dropout) 具体做法:在训练的时候,随机失活的实现方法是让神经元以超参数的概率被激活或者被设置为0.如下图所示: Dropout可以看作是Bagging的极限形式,每个模型都在当 ...

标准化与归一化 5.1.log变换 5.2.sigmoid变换(sigmoid函数) 5.3.softmax变换(softmax函数) 5.4.boxcox变换 1.1.定义 1.2.联系和差异 1. ...

本文第一作者及通讯作者为本科毕业于清华大学,博士毕业于卡耐基梅隆大学,现工作于 Google Brain 的刘寒骁.值得一提的是,刘寒骁也是 DARTS: Differentiable Archite ...

作者丨皮特潘编辑丨极市平台极市导读由于算力的限制,有时我们无法使用足够大的batchsize,此时该如何使用BN呢?本文将介绍两种在小batchsize也可以发挥BN性能的方法. >> ...

作者丨皮特潘审稿|邓富城编辑丨极市平台极市导读 CNN能被轻易的攻击是其最大的弱点之一,本文介绍的AdvProp创造性提出了在一个网络中使用两组可以切换的BN,并利用附加的BN去处理对抗样本,实 ...

作者丨CW 来源丨深蓝学院编辑丨极市平台极市导读本文为大家介绍了BN 的多卡同步,解释了为什么需要进行同步,同步需要的信息,并详细讲解结合基于 Pytorch 实现的代码解析实现过程中的五个关键 ...

作者丨苏剑林@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/400925524 编辑丨极市平台极市导读本文以Transformer为中心展开,梳理了模型的初始化. ...

作者丨Smarter 来源丨Smarter 编辑丨极市平台极市导读本文从初代MoCo开始从头探索了MoCo系列,探究MoCo系列为什么对Self-Suoervised Learning领域产生了这 ...

Mxnet框架深度学习框架越来越受到大家的欢迎.但是如何正确的使用这一框架,很多人并不是很清楚.从训练数据的预处理,数据的生成(网络真正需要的数据格式,网络模型的保存,网络训练日志的保存,等等,虽然网 ...

DL之DNN优化技术:利用Batch Normalization优化方法提高DNN模型的性能 Batch Normalization简介 1.Batch Norm的反向传播的推导有些复杂,但是可借助于 ...

【AI初识境】深度学习模型中的Normalization，你懂了多少？