Deep Learning 27:Batch normalization理解——读论文“Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift ”——ICML 2015
这篇经典论文,甚至可以说是2015年最牛的一篇论文,早就有很多人解读,不需要自己着摸,但是看了论文原文Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift 和下面的这些解读之后,还有感觉有些不明白。比如,
是怎么推导出来的,我怎么就是没搞懂呢?
1.论文翻译:论文笔记-Batch Normalization
2.博客专家 黄锦池 的解读:深度学习(二十九)Batch Normalization 学习笔记,这个人解读了很多最新论文,都比较值得看!
3.happynear的博客: 《Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》阅读笔记与实现,里面用matlab用了实验,但没有找到代码,看了他的其他博客,感觉还比较牛
4.深度学习中 Batch Normalization为什么效果好?
7.博客专家 阿里的 张俊林的解读:Batch Normalization导读
Deep Learning 27:Batch normalization理解——读论文“Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift ”——ICML 2015的更多相关文章
- Batch normalization:accelerating deep network training by reducing internal covariate shift的笔记
说实话,这篇paper看了很久,,到现在对里面的一些东西还不是很好的理解. 下面是我的理解,当同行看到的话,留言交流交流啊!!!!! 这篇文章的中心点:围绕着如何降低 internal covari ...
- 论文笔记:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
ICML, 2015 S. Ioffe and C. Szegedy 解决什么问题(What) 分布不一致导致训练慢:每一层的分布会受到前层的影响,当前层分布发生变化时,后层网络需要去适应这个分布,训 ...
- 图像分类(二)GoogLenet Inception_v2:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
Inception V2网络中的代表是加入了BN(Batch Normalization)层,并且使用 2个 3*3卷积替代 1个5*5卷积的改进版,如下图所示: 其特点如下: 学习VGG用2个 3* ...
- Batch Normalization:Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift(BN)
internal covariate shift(ics):训练深度神经网络是复杂的,因为在训练过程中,每层的输入分布会随着之前层的参数变化而发生变化.所以训练需要更小的学习速度和careful参数初 ...
- 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 ...
- Batch Normalization原理及其TensorFlow实现——为了减少深度神经网络中的internal covariate shift,论文中提出了Batch Normalization算法,首先是对”每一层“的输入做一个Batch Normalization 变换
批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanish ...
- Deep Learning 23:dropout理解_之读论文“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors”
理论知识:Deep learning:四十一(Dropout简单理解).深度学习(二十二)Dropout浅层理解与实现.“Improving neural networks by preventing ...
- 【deep learning学习笔记】最近读的几个ppt(四)
这几个ppt都是在微博上看到的,是百度的一个员工整理的. <Deep Belief Nets>,31页的一个ppt 1. 相关背景 还是在说deep learning好啦,如特征表示云云. ...
- Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解
前面Andrew Ng的讲义基本看完了.Andrew讲的真是通俗易懂,只是不过瘾啊,讲的太少了.趁着看完那章convolution and pooling, 自己又去翻了翻CNN的相关东西. 当时看讲 ...
随机推荐
- LeetCode(87) Gray Code
题目 The gray code is a binary numeral system where two successive values differ in only one bit. Give ...
- Codeforces 879C/878A - Short Program
传送门:http://codeforces.com/contest/879/problem/C 本题是一个位运算问题——位运算的等价变换. 假设位运算符“&”“|”“^”是左结合的,且优先级相 ...
- LINUX常见小问题汇总
1. crontab的备份与恢复 备份crontab文件: crontab -l > $HOME/mycron 恢复丢失的crontab文件: 如果不小心误删了crontab文件,假设你在自己的 ...
- xtu read problem training B - Tour
B - Tour Time Limit:1000MS Memory Limit:65536KB 64bit IO Format:%I64d & %I64u Descriptio ...
- PTA 05-树9 Huffman Codes (30分)
题目地址 https://pta.patest.cn/pta/test/16/exam/4/question/671 5-9 Huffman Codes (30分) In 1953, David ...
- Scrapy的log日志功能
Logging Scrapy提供了log功能,可以通过 logging 模块使用 可以修改配置文件settings.py,任意位置添加下面两行 LOG_FILE = "mySpider.lo ...
- RedisDesktopManager 踩坑之旅
虚拟机上装了redis, 本地Windows的RedisDesktopManager connect failed. 解决方法: 1.修改 redis.conf 文件 bind 127.0.0.1 ...
- wordpress优化:Gravatar头像被墙及解决方案
网站缓存现象: 打开网站是左下角出现0.gravatar.com.1.gravatar.com或2.gravatar.com字样,网站一直处于缓存状态,迟迟未能打开.很多人都会缺乏耐心地等待一个网页的 ...
- oracle alert 日志位置
Oracle 11g Alert log 文件位置的问题 https://blog.csdn.net/yujin2010good/article/details/7690191 https://blo ...
- 离线配置Anaconda3+tensorflow-gpu1.4.0+cuda8.0+cudnn6.0
1.首先下载anaconda3 ----从官网上下载Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 直接通过命令 bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.s ...