就是因为 batch norm 过后, weight 影响没那么重了,所以 l2 weight decay 的效果就不明显了。

证明了L2正则化与归一化相结合时没有正则化效应。相反,正则化会影响权重的范围,从而影响有效学习率。

BN和正则化一起使用的后果的更多相关文章

  1. BN层

    论文名字:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift 论 ...

  2. 【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络GoogLeNet

    前面讲了LeNet.AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet.GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文<Going Deeper ...

  3. Optimization algorithm----Deep Learning

    深度学习中的优化算法总结 以下内容简单的汇总了在深度学习中常见的优化算法,每个算法都集中回答:是什么?(原理思想)有什么用?(优缺点)怎么用?(在tensorflow中的使用) 目录 1.SGD 1. ...

  4. GoogLeNetv2 论文研读笔记

    Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 原文链接 摘要 ...

  5. Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

    1. 摘要 训练深层的神经网络非常困难,因为在训练的过程中,随着前面层数参数的改变,每层输入的分布也会随之改变.这需要我们设置较小的学习率并且谨慎地对参数进行初始化,因此训练过程比较缓慢. 作者将这种 ...

  6. tensorflow学习笔记——GoogLeNet

    GoogLeNet是谷歌(Google)研究出来的深度网络结构,为什么不叫“GoogleNet”,而叫“GoogLeNet”,据说是为了向“LeNet”致敬,因此取名为“GoogLeNet”,所以我们 ...

  7. [深度学习] pytorch学习笔记(3)(visdom可视化、正则化、动量、学习率衰减、BN)

    一.visdom可视化工具 安装:pip install visdom 启动:命令行直接运行visdom 打开WEB:在浏览器使用http://localhost:8097打开visdom界面 二.使 ...

  8. [Deep Learning] 正则化

    在总结正则化(Regularization)之前,我们先谈一谈正则化是什么,为什么要正则化. 个人认为正则化这个字眼有点太过抽象和宽泛,其实正则化的本质很简单,就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到 ...

  9. BN算法

    批量归一化(BN: Batch Normalization) 1 BN训练 1)随机梯度下降法(SGD)对于训练深度网络简单高效,但是它有个毛病,就是需要我们人为的去选择参数,比如学习率.参数初始化. ...

随机推荐

  1. 【HDU6662】Acesrc and Travel【树形DP】

    题目大意:给你一棵树,每个节点有一个权值,Alice和Bob进行博弈,起点由Alice确定,确定后交替选择下一个点,Alice目标是最终值尽可能大,Bob目标是尽可能小 题解:很明显是树形DP,那么考 ...

  2. SSM - 全局跨域处理

    这几天在开发中编写项目时需要前后端分离,刚好涉及到跨域这个问题,很早之前做项目时也用过,也是在网上找的列子,来源已经无处可寻了,若侵必删! 跨域问题一般出现两者服务器不同或者不同的端口上访问资源时会存 ...

  3. 华为交换机telnet配置

    1.在路由器上和交换机相连的借口上配置一个IP地址:比如192.168.1.1 24 2.在交换机上配置如下:<switch>system-view[switch]vlan 10[swit ...

  4. [CSP-S模拟测试]:Lighthouse(哈密顿回路+容斥)

    题目背景 $Billions\ of\ lighthouses...stuck\ at\ the\ far\ end\ of\ the\ sky.$ 题目描述 平面有$n$个灯塔,初始时两两之间可以相 ...

  5. 2018-2019-2 《Java程序设计》第11周学习总结

    20175319 2018-2019-2 <Java程序设计>第11周学习总结 教材学习内容总结 本周学习<Java程序设计>第十三章java网络编程: - URL类 URL类 ...

  6. How to show out three rows from the same databand On A4?

    How to show out three rows from the same databand On A4? Quote Post by DoraHuang » Tue Mar 13, 2018 ...

  7. Advanved DataGrid using QTP

    Use the GetCellData(j,i) Function for Cell data and Use the GetRowData(j) Function for Row Data wher ...

  8. 百度网盘不限速-Motrix

    目录: Windows 下使用  Motrix Mac 下使用 BaiduNetdiskPlugin-macOS Mac 下使用 Motrix Windows 系统  Motrix 1. Google ...

  9. FastReport.net 使用 Winform WebForm打印

    delphi用的fastreport比较多 所以.net中也研究一下用法,这个打印控件还是很简单的 只要手动设计一下写少许代码就可以打印了 甚至可以写成通用代码 以后就可以不用写代码 安装demo会同 ...

  10. subprocess 模块 与 re 模块

    sub :子 process:进程 用法: import subprocess while True: cmd_str = inport('请输入终端命令:') obj = subprocrss.Po ...