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RSS订阅转载 Batch Normalization（批规范化）
一、批规范化的目的批规范化的目的在于：为了解决深层网络难以训练的问题。深度神经网络之所以难以训练是因为每一层输入的分布在训练期间会随着前一层参数变化而变化，就要求我们必须使用一个很小的学习率和对参数很好的初始化，但是这样么做会让训练过程变得很慢。每一层输入的分布在训练期间会随着前一层参数变化而变化”这种现象在论文中被称为Internal Covariate Shift(即内部协变量偏移)。对...
2019-07-29 20:03:58
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翻译 百面机器学习(一)--特征工程
(1)对于数值型特征：--假如特征之间的数值差别较大，那么算法在进行分析的时候，会更容易倾向数值较大的特征，即分配更大的权重。--因此，需要进行特征归一化处理，使各个特征的数值范围处于同一区间。--常用的归一化方法有两种：线性函数归一化与零均值归一化；Note：在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型才通常是需要进行归一化的，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型，但对于...
2019-06-25 23:25:45
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空空如也
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