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Batch Normalization
BN回顾 首先Batch Normalization 中的Normalization被称为标准化，通过将数据进行平和缩放拉到一个特定的分布。BN就是在batch维度上进行数据的标准化。BN的引入是用来解决 internal covariate shift 问题，即训练迭代中网络激活的分布的变化对网络训练带来的破坏。BN通过在每次训练《软件工程》-卷积神经网络
一.MNIST 数据集分类 深度卷积神经网络中，有如下特性 另外值得注意的是，DataLoader是一个比较重要的类，提供的常用操作有：batch_size(每个batch的大小), shuffle(是否进行随机打乱顺序的操作), num_workers(加载数据的时候使用几个子进程) 很多层: compositionality卷积: locality深度学习-minibatch
鉴于自己对minibatch一直以来的误解，说明一下minbatch的具体做法。 batch是一次运行所有数据集，只更新一次梯度下降 minibatch是一次运行一个minibatch，更新一次梯度，整个数据集，会更新多次，通常来说，运行更快。 原因可能是w的维数小，参数数量不多。 如下图所示： 右边的图J{t}可能会上升，因PROGRESSIVE GROWING OF GANS FOR IMPROVED QUALITY, STABILITY, AND VARIATION
文章目录 前言一、PGGAN二、使用步骤1.网络结构2.训练过程 总结 前言 1.activation：生成高分辨率图像很困难，因为更高的分辨率使得更容易将生成的图像与训练图像区分开来，从而大大放大了梯度问题。PGGAN的主要观点是：逐步增加发生器和鉴别器，从更容易的低分辨率图像开始，并添线性回归的全批次、MiniBatch以及随机梯度下降方法
线性回归的全批次、MiniBatch以及随机梯度下降方法 线性回归全批次梯度下降方法MiniBatch梯度下降方法随机梯度下降方法年轻人要讲码德，上本人代码 线性回归 线性回归是机器学习中最简单的一个方法，关于详细的公式推导网上很多，我就不详细展开，可 以在周志华老师的西瓜书100天搞定机器学习|day37 无公式理解反向传播算法之精髓
100天搞定机器学习（Day1-34） 100天搞定机器学习|Day35 深度学习之神经网络的结构 100天搞定机器学习|Day36 深度学习之梯度下降算法 本篇为100天搞定机器学习之第37天，亦为3Blue1Brown《深度学习之反向传播算法》学习笔记。 上集提到我们要找到特定权重和偏置，从而使代价函数最SGD 随机梯度下降法
中心思想：随机梯度下降法是每次先将大量的训练集中随机打乱顺序，再取其中固定数量的实例组成mini_batch，按照minibatch进行权重和偏差的更新，重复操作直到所有的数据都按minibatch的规格取完了一遍，这时就完成了一个epoch，然后在按照提前设定好的epoch数量进行重复计算更新。 对为什么使用miniBatch？
分类和回归的主要区别在于：在分类中，我们预测一个状态，在回归中，我们预测一个值。 批量梯度下降法与随机梯度下降法 到目前为止，我们已经见过两种线性回归方法。 随机梯度下降法：逐个地在每个数据点应用平方（或绝对）误差，并重复这一流程很多次。 具体而言，向数据点应用平方（或绝对）误差时，