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吴恩达深度学习笔记（十二）—— Batch Normalization

    主要内容: 一.Normalizing activations in a network 二.Fitting Batch Norm in a neural network 三.Why does Batch Norm work? 四.Batch Norm at test time       一.Normalizing activations in a network  1.在浅层机器学习算法中,如logistics regression,我们通常使用normalization来加速梯度下…

Batch Normalization详解

目录 动机 单层视角 多层视角 什么是Batch Normalization Batch Normalization的反向传播 Batch Normalization的预测阶段 Batch Normalization的作用 几个问题 卷积层如何使用BatchNorm? 没有scale and shift过程可不可以? BN层放在ReLU前面还是后面? BN层为什么有效? 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 动机 在博文<为什么要做特征归一化/标准化? 博客园…

[CS231n-CNN] Training Neural Networks Part 1 : activation functions, weight initialization, gradient flow, batch normalization | babysitting the learning process, hyperparameter optimization

课程主页:http://cs231n.stanford.edu/   Introduction to neural networks -Training Neural Network ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________…

[C2W3] Improving Deep Neural Networks : Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks

第三周:Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks 调试处理(Tuning process) 目前为止,你已经了解到,神经网络的改变会涉及到许多不同超参数的设置.现在,对于超参数而言,你要如何找到一套好的设定呢?在本节中,我想和你分享一些指导原则,一些关于如何系统地组织超参调试过程的技巧,希望这些能够让你更有效的聚焦到合适的超参设定中. 关于训练深度神经网络最难的事情之一是你要处理的参数的数量,下面粗…

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*3卷积代替 Inception V1中的 5*5大卷积.这样做在减少参数(3*3*2+2 –> 5*5+1)的同时可以建立更多的非线性变换,增强网络对特征的学习能力.如下图所示,2个 3*3卷积的效果与一个 5*5 卷积的效果类似: 在 Inception V1中加入BN层,以减少 Internal…

课程二(Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)，第三周（Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks） —— 2.Programming assignments

Tensorflow Welcome to the Tensorflow Tutorial! In this notebook you will learn all the basics of Tensorflow. You will implement useful functions and draw the parallel with what you did using Numpy. You will understand what Tensors and operations are,…

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 covariate shift 进行的, 它的方法就是进行batch normalization. internal covariate shift 和 batch normalization 1. 什么是 internal covariate shift呢? 简单地理解为一个网络或system的输入的dirs…

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…

论文笔记：Person Re-identification with Deep Similarity-Guided Graph Neural Network

Person Re-identification with Deep Similarity-Guided Graph Neural Network 2018-07-27 17:41:45 Paper: https://128.84.21.199/pdf/1807.09975.pdf 本文将 Graph Neural Network (GNN) 应用到 person re-ID 的任务中,用于 model 不同 prob-gallery 之间的关系,将该信息也用于 feature learning…

论文翻译：2020_WaveCRN: An efficient convolutional recurrent neural network for end-to-end speech enhancement

论文地址:用于端到端语音增强的卷积递归神经网络 论文代码:https://github.com/aleXiehta/WaveCRN 引用格式:Hsieh T A, Wang H M, Lu X, et al. WaveCRN: An efficient convolutional recurrent neural network for end-to-end speech enhancement[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2020, 27: 2149…