李宏毅 Normalization

2024-03-14 15:08

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本文主要是介绍李宏毅 Normalization，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

$\Delta w$ 对L影响很小。假设 input很小， $\Delta w$ 对L影响很小

Feature normalization，对所有输入进行 normalization

可以在 activication 之前或者之后做 normalization, sigmoid函数最好是在activiation之前做

gama 初始为1， beta 初始为0

加BN时候 error surface 就会比较平滑，比较不崎岖， learning rate 可以设置比较大

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【深度学习详解】Task2 分段线性模型-引入深度学习 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营

前言《苹果书》第一章的内容包括机器学习基础 -> 线性模型 -> 分段线性模型 -> 引入深度学习这一篇章我们继续后续内容 ~ 其中涉及到“激活函数”的作用理解：除了开源项目 - 跟李宏毅学深度学习(入门) 之外，还有 @3Blue1Brown 的神经网络和 @StatQuest 的深度学习视频内容辅助。 🍎 🍎 系列文章导航【深度学习详解】Task1 机器学习基础-

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 - 跟李宏毅学深度学习（入门之线性模型）

文章目录一、线性模型是什么？二、线性模型的特点三、简单举例理解3.1、预测未来某一天点击量3.2、分段线性曲线总结一、线性模型是什么？在深度学习中，线性模型是一种简单但基础且广泛应用的数学模型。它的基本形式是一个线性方程，如y = wx + b，其中y是预测输出，x是输入特征，w是权重参数，b是偏置项（也称为截距）。线性模型假设输入与输出之间存在线性关系，即输出是输

Layer Normalization论文解读

基本信息作者JL Badoi发表时间2016期刊NIPS网址https://arxiv.org/abs/1607.06450v1 研究背景 1. What’s known 既往研究已证实 batch Normalization对属于同一个Batch中的数据长度要求是相同的，不适合处理序列型的数据。因此它在NLP领域的RNN上效果并不显著，但在CV领域的CNN上效果显著。 2. What’s

【无标题】【Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营】批量归一化

1、批量归一化的作用批量归一化（Batch Normalization，BN）的把误差曲面变得平滑，使训练能够得到快速收敛；训练过程的优化：使用自适应学习率等比较进阶的优化训练方法；训练对象的优化：批量归一化可以改变误差表面，让误差表面比较不崎岖参数 w i w_i wi是指训练参数或者训练的目标 1.1 特征归一化当输入的特征，每一个维度的值，它的范围差距很大的时候，我们就可能

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营-深度学习基础-Task3

# Datawhale AI 夏令营夏令营手册：向李宏毅学深度学习批量归一化如果误差表面很崎岖，它比较难训练。而**批量归一化（Batch Normalization，BN）**的作用是把误差表面变得平滑，能够更好地训练。在一个线性的的模型里面，当输入的特征，每一个维度的值，它的范围差距很大的时候，我们就可能产生像这样子的误差表面，就可能产生不同方向，斜率非常不同，坡度非常不同的误

【2024】Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 Task3

本文是关于李宏毅苹果书”第2章实践方法论“学习内容的记录。模型在测试集上表现不佳，可能是因为模型没有充分学习训练集。模型不能充分学习训练集的原因：模型偏差优化问题过拟合不匹配一、模型偏差模型偏差是指：由于模型过于简单，即便找到该模型的最优参数，模型的损失函数值实际还未达到最小。（想在海里捞针，但实际针不在海中）此时可以通过重新设计模型、赋予模型更大灵活性降低模型偏差。增加

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营（深度学习之实践方法论）

1、模型偏差模型偏差是指的是模型预测结果与真实值之间的差异，这种差异不是由随机因素引起的，而是由模型本身的局限性或训练数据的特性所导致的。简单来讲，就是由于初期设定模型，给定的模型计算能力过弱，导致在通过梯度下降法进行优化以得到损失最小的函数过程中，模型表现太差，结果如同想要在大海里面捞针（一个损失低的函数），结果针根本就不在海里。 1.1、解决方案：重新设计一个模型，给模型更大的

【Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营】《深度学习详解》Task3 打卡

文章目录前言学习目标一、优化策略二、模型偏差三、优化问题三、过拟合增加训练集给模型一些限制四、交叉验证五、不匹配总结前言本文是【Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营】的Task3学习笔记打卡。学习目标李宏毅老师对应视频课程：https://www.bilibili.com/video/BV1JA411c7VT?p=4 《深度学习详解》第二章主要介绍

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

目录实践方法论1.模型偏差2.优化问题3.过拟合4.交叉验证5.不匹配实践方法论 1.模型偏差当一个模型由于其结构的限制，无法捕捉数据中的真实关系时，即使找到了最优的参数，模型的损失依然较高。可以通过增加输入特征、使用更复杂的模型结构或采用深度学习等方法来新设计模型，增加模型的灵活性。 2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营进阶 Task3-批量归一化+卷积神经网络

目录 1.批量归一化1.1 考虑深度学习1.2 测试时的批量归一化1.3 内部协变量偏移 2.卷积神经网络2.1 观察 1：检测模式不需要整张图像2.2 简化 1：感受野2.3 观察 2：同样的模式可能会出现在图像的不同区域2.4 简化 2：共享参数2.5 简化 1 和 2 的总结2.6 观察 3：下采样不影响模式检测2.7 简化 3：汇聚2.8 卷积神经网络的应用：下围棋 1.

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