歸一化精品文章

• 

  機(jī)器學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)據(jù)歸一化

  機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)歸一化是非常重要，如果不進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，可能會(huì)導(dǎo)致模型壞掉或者訓(xùn)練出一個(gè)奇怪的模型。 為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化 現(xiàn)在有一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，包含兩個(gè)樣本，內(nèi)容如下： 腫瘤大小（cm） 發(fā)現(xiàn)時(shí)間（d...

  W4n9Hu1 2019-07-31 11:15 評(píng)論0 收藏0
• 

  「自歸一化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」提出新型激活函數(shù)SELU

  ...關(guān)注，它提出了縮放指數(shù)型線性單元（SELU）而引進(jìn)了自歸一化屬性，該單元主要使用一個(gè)函數(shù) g 映射前后兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的均值和方差以達(dá)到歸一化的效果。該論文的作者為 Sepp Hochreiter，也就是當(dāng)年和 Jürgen Schmidhuber 一起發(fā)明 LST...

  馬忠志 2019-04-25 18:15 評(píng)論0 收藏0
• 

  谷歌大腦發(fā)布GAN全景圖：看百家爭(zhēng)鳴的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

  ...理 GAN 的論文，該研究從損失函數(shù)、對(duì)抗架構(gòu)、正則化、歸一化和度量方法等幾大方向整理生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的特性與變體。作者們復(fù)現(xiàn)了當(dāng)前較佳的模型并公平地對(duì)比與探索 GAN 的整個(gè)研究圖景，此外研究者在 TensorFlow Hub 和 GitHub ...

  asoren 2019-04-25 18:28 評(píng)論0 收藏0
• 

  一個(gè)GAN生成ImageNet全部1000類物體

  ...突破。我們?cè)贑IFAR10，STL-10和ILSVRC2012數(shù)據(jù)集上測(cè)試了譜歸一化的功效，通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)了相對(duì)于那些使用此前提出的訓(xùn)練穩(wěn)定技術(shù)訓(xùn)練的GAN，譜歸一化GAN（SN-GAN）能夠生成質(zhì)量相同乃至更好的圖像。這個(gè)描述太低調(diào)了，這篇論...

  huaixiaoz 2019-04-25 18:20 評(píng)論0 收藏0
• 

  【DL-CV】批量歸一化（BN算法）

  ...為Internal Covariate Shift。為了解決這個(gè)問題出現(xiàn)了批量歸一化的算法，他對(duì)每一層的輸入進(jìn)行歸一化，保證每層的輸入數(shù)據(jù)分布是穩(wěn)定的，從而加速訓(xùn)練 批量歸一化（Batch Normalization/BN） Normalization——?dú)w一化 Batch——...

  miya 2019-06-26 18:34 評(píng)論0 收藏0
• 

  【DL-CV】批量歸一化（BN算法）

  ...為Internal Covariate Shift。為了解決這個(gè)問題出現(xiàn)了批量歸一化的算法，他對(duì)每一層的輸入進(jìn)行歸一化，保證每層的輸入數(shù)據(jù)分布是穩(wěn)定的，從而加速訓(xùn)練 批量歸一化（Batch Normalization/BN） Normalization——?dú)w一化 Batch——...

  fantix 2019-07-30 17:42 評(píng)論0 收藏0
• 

  全面解讀Group Normalization-（吳育昕-何愷明 ）

  ...么一句話概括，Group Normalization（GN）是一種新的深度學(xué)習(xí)歸一化方式，可以替代BN。眾所周知，BN是深度學(xué)習(xí)中常使用的歸一化方法，在提升訓(xùn)練以及收斂速度上發(fā)揮了重大的作用，是深度學(xué)習(xí)上里程碑式的工作。但是其仍然存...

  smallStone 2019-04-25 18:25 評(píng)論0 收藏0
• 

  何愷明終結(jié)ImageNet預(yù)訓(xùn)練時(shí)代：從0訓(xùn)練模型效果比肩COCO冠軍

  ...COCO訓(xùn)練集訓(xùn)練了一個(gè)Mask R-CNN模型，基干網(wǎng)絡(luò)是用了群組歸一化（GroupNorm）的ResNet-50 FPN。隨后，用相應(yīng)的驗(yàn)證集評(píng)估隨機(jī)權(quán)重初始化（紫色線）和用ImageNet預(yù)訓(xùn)練后再微調(diào)（灰色線）兩種方法的邊界框平均檢測(cè)率（AP）。可以看...

  freecode 2019-04-25 18:31 評(píng)論0 收藏0
• 

  機(jī)器學(xué)習(xí)(七)-基于KNN分類的約會(huì)網(wǎng)站配對(duì)改進(jìn)算法

  ...ont) plt.grid(alpha=0.5) plt.show() 效果展示 4 準(zhǔn)備數(shù)據(jù):歸一化數(shù)值 計(jì)算樣本3和樣本4之間的距離: 問題： 飛行常客里程數(shù)對(duì)于計(jì)算結(jié)果的影響將遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他兩個(gè)特征的影響 解決方式： 處理不同取值范圍的特征值時(shí),通常...

  Songlcy 2019-07-31 10:18 評(píng)論0 收藏0
• 

  機(jī)器學(xué)習(xí)(七)-基于KNN分類的約會(huì)網(wǎng)站配對(duì)改進(jìn)算法

  ...ont) plt.grid(alpha=0.5) plt.show() 效果展示 4 準(zhǔn)備數(shù)據(jù):歸一化數(shù)值 計(jì)算樣本3和樣本4之間的距離: 問題： 飛行常客里程數(shù)對(duì)于計(jì)算結(jié)果的影響將遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他兩個(gè)特征的影響 解決方式： 處理不同取值范圍的特征值時(shí),通常...

  RyanQ 2019-06-26 18:53 評(píng)論0 收藏0