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Batch Normalization 批量归一化

文章目录

  • 为什么要Batch Normalization？
  • Batch Normalization的好处？
  • 不用sigmoid还用Normalization？

为什么要Batch Normalization？

这是由于Sigmoid的特性
Batch Normalization 批量归一化_第1张图片
由于在多层神经网络，后面的X会很容易很大，所以sigmoid会趋近与无穷，而sigmoid趋近与无穷时，梯度的下降会变得很小，我们很难训练神经网络

而Batch Normalization就是为了解决，把X的取值拉回到-5到-5这个区间，这样才有比较好的非线性性

Batch Normalization的好处？

加快了梯度下降

起到类似dropout一样的正则化能力，一定程度上防止过拟合。

比较好调参

不用sigmoid还用Normalization？

前面说的是为了解决Sigmoid的饱和性，那么我们用Relu或者tanh呢？

也是有用的，当数据批量归一化的，数据会更有规律，机器更好去学习。

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    create temporary tablespace TXSJ_TEMP   tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'   size 32m   autoextend on   next 32m maxsize 2048m   extent m
  • 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎 yangshangchuan javasuperword搜索引擎java8全文检索
    需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下： 1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。 2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。 3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他