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查询Tags标签： Normalization，共有 16条记录-
Batch Normalization (批标准化）
Batch Normalization 为了解决深度网络训练时可能会出现的梯度消失、梯度爆炸或者，导致收敛速度变慢的 问题，使用批标准化的方法将每层的数据都规范到相同的均值和方差， 批标准化可以解决 internal convraiate shift，通过适当的使用较大的学习率，减少训练时间; 能够解…
2022/6/2 23:21:16 人评论 次浏览 -
Normalization小结
1.为什么要用Normalization翻译过来就是归一化的意思，指将传统机器学习中的数据归一化方法应用到深度神经网络中，对神经网络中隐藏层的输入进行归一化，从而使网络更加容易训练。因为，它有更好的尺度不变性，即给定一个神经层L，它之前神经层L-1的参数变化会导致其输入…
2022/4/15 6:12:45 人评论 次浏览 -
深度学习教程 | 网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/218 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为吴恩达老师《深度学习专业课程》学习与总结整理所…
2022/4/14 9:13:02 人评论 次浏览 -
nlp面试题目集锦
（1）介绍dropout，为什么可以起到防止过拟合的作用 答 ： Dropout是什么？为什么Dropout可以防止过拟合？ （2）. 使用的模型的计算量，Flops （3）共享参数，为什么可以提升效果（起到正则化的作用） （4）LSTM和transformer的各自的优缺点，以及复杂度分析 （5）BN层和…
2021/9/23 23:14:52 人评论 次浏览 -
nlp面试题目集锦
（1）介绍dropout，为什么可以起到防止过拟合的作用 答 ： Dropout是什么？为什么Dropout可以防止过拟合？ （2）. 使用的模型的计算量，Flops （3）共享参数，为什么可以提升效果（起到正则化的作用） （4）LSTM和transformer的各自的优缺点，以及复杂度分析 （5）BN层和…
2021/9/23 23:14:52 人评论 次浏览 -
Transfer Learning
一. 19-nips-Transferable Normalization: Towards ImprovingTransferability of Deep Neural Networks 摘要 Pre-training的transferability在无监督的域适应情况下是很弱的。很少工作研究深度网络的内部结构对于可迁移性的影响。本文提出了Transferable Normalization来…
2021/9/22 23:14:40 人评论 次浏览 -
Transfer Learning
一. 19-nips-Transferable Normalization: Towards ImprovingTransferability of Deep Neural Networks 摘要 Pre-training的transferability在无监督的域适应情况下是很弱的。很少工作研究深度网络的内部结构对于可迁移性的影响。本文提出了Transferable Normalization来…
2021/9/22 23:14:40 人评论 次浏览 -
2021-09-13
简单说length normalization就是在TFIDF统计词在文本中匹配的次数的时候文本长度的影响。比如给定一个query和一长一短两个文本，如果那个长文本贼长，那它就有更大的可能性匹配上这个query。length normalization用文本长度归一化函数来panelize一个长文本。具体还有不能…
2021/9/14 6:06:58 人评论 次浏览 -
2021-09-13
简单说length normalization就是在TFIDF统计词在文本中匹配的次数的时候文本长度的影响。比如给定一个query和一长一短两个文本，如果那个长文本贼长，那它就有更大的可能性匹配上这个query。length normalization用文本长度归一化函数来panelize一个长文本。具体还有不能…
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ImportError: cannot import name ‘LayerNormalization‘ from ‘keras
说明 版本升级，以前的改变了方式 解决方案 将 from keras.layers.BatchNormalization import BatchNormalization 改为 from keras.layers.normalization.batch_normalization_v1 import BatchNormalization
2021/9/12 23:35:10 人评论 次浏览 -
ImportError: cannot import name ‘LayerNormalization‘ from ‘keras
说明 版本升级，以前的改变了方式 解决方案 将 from keras.layers.BatchNormalization import BatchNormalization 改为 from keras.layers.normalization.batch_normalization_v1 import BatchNormalization
2021/9/12 23:35:10 人评论 次浏览 -
23：normlize规范化-batch normalization
1:为什么要进行normolize 【注】1：希望把输入的值控制在有效的范围内 【注】希望能够进行高效的查询最优解。例如：当x2值大，x1值偏小时，w1的改变导致的影响较小，w2的改变导致的影响较大。 2:Normlization的种类 3：Batch Norm 【注】Batch Norm实际统计的会得到一个…
2021/8/4 23:09:41 人评论 次浏览 -
23：normlize规范化-batch normalization
1:为什么要进行normolize 【注】1：希望把输入的值控制在有效的范围内 【注】希望能够进行高效的查询最优解。例如：当x2值大，x1值偏小时，w1的改变导致的影响较小，w2的改变导致的影响较大。 2:Normlization的种类 3：Batch Norm 【注】Batch Norm实际统计的会得到一个…
2021/8/4 23:09:41 人评论 次浏览 -
数据的标准化
数据的标准化数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是数据的归一化处理，…
2021/5/22 18:55:56 人评论 次浏览 -
深度学习——Batch Normalization
Batch Normalization的目的是使我们的一批（Batch）feature map（特征矩阵 ）满足均值为0，方差为1的分布规律。 常见的迁移学习方式： 1、载入权重后训练所有参数 2、载入权重后只训练最后几层参数 3、载入权重后在原网络基础上再添加一层全连接层，仅训练最后一个全连接…
2021/4/7 18:13:22 人评论 次浏览
