模型调优没效果? 不妨试试Batch Normalization！

神经网络算法Batch Normalization的分析与展望 | 大牛讲堂

从理论到实践，手把手教你要怎样用 TensorFlow 实现 CNN

今儿调模型大佬又给支了一招，叫Batch Normalization(下面简称BN)，我真是还这样深刻理解这玩意是那此，而且 是真的挺有效的，哈哈。而且 本文本来总结一下BN的具体操作流程以及要怎样用tensorflow来实现BN，对于BN更角度次的理解，为那此要BN，BN有无真的有效朋友 能才能参考知乎上的回答：https://www.zhihu.com/question/38102762

8月23日云栖精选夜读 | 阿里推出 PolarFS 分布式文件系统：将存储与计算分开，提升云数据库性能（附论文）

用GAN来做图像生成，这是最好的法子

详解角度学习中的Normalization，不本来BN（2）

1、第一层的权重项w 和 输入x想成，得到s1

Dropout大杀器已过时？视网络模型而定！

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1、BN的流程

数据有限时要怎样调优角度学习模型

传统的神经网络，本来在将样本x进入到输入层完后 对x进行0-1标准化补救（减均值，除标准差），以降低样本间的差异性，如下图所示：

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卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数要怎样确定呢？

BN是在此基础上，不仅仅只对输入层的输入数据x进行标准化，还对每个隐藏层的输入进行标准化，如下图所示：

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能才能看多，由标准化的x得到第二层的输入h1的完后 ，经历了如下的步骤：

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