网络模型训练过程中所采用的策略分析
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Table of Contents
Batch Normalization(批量归一化)（2015年提出）
一、“Internal Covariate Shift”问题
二、BatchNorm的本质思想
三、训练阶段如何做BatchNorm
四、BatchNorm的推理(Inference)过程
五、BatchNorm的好处
Batch Normalization(批量归一化)（2015年提出）
《Batch Normalization: Speeding Up the Training of Deep Networks through Minimizing Internal Covariate Shift》
https://arxiv.org/pdf/1502.03167v3.pdf
课程笔记：Coursera吴恩达《深度神经网络优化》（第三课）——超参数调试、批归一化及编程架构
课程笔记：Coursera吴恩达《深度神经网络优化》（第三课）——超参数调试、批归一化及编程架构
简介
批归 normalize 并非针对网络核心内容进行直接修改而是提供了一种深度神经元训练技巧通过归一化卷积层输出来加速后续层更新使其更加高效精准地完成信息传递过程。这种技术不仅可以显著缩短模型达到理想性能所需的迭代次数更能有效降低深层网络
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