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批正则化
深度学习 多层 是如何做正则化的 批正则化层
批正则化(Batch Normalize,BN)是2015年由Sergey Ioffe提出的方法,用于消除神经网络上一层不同分布的输入导致本层参数更新困难。由于各个层的卷积核参数不同,根据反向传播法则我们知道,及结果越大对梯度的影响也就越大
深度学习 多层 是如何做正则化的
深度学习
批正则化
Batch Normalization
标准差
admin
6月前
33
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