深度学习中的Normalization

Batch Normalization(BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合。BN大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当BatchSize太小时效果不佳、对RNN等动态网络无法有效应用BN等。针对BN的问题,最近两年又陆续有基于BN思想的很多改进Normalization模型被提出。BN是深度学习进展中里程碑式的工作之一,无论是希望深入了解深度学习,还是在实践中解决实际问题,BN及一系列改进Normalization工作都是绕不开的重要环节。

Normalization-苏霞-v1.2-2019.10.20

原创文章,作者:admin,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2019/10/29/%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e4%b8%ad%e7%9a%84normalization/

(1)
adminadmin
上一篇 2019年10月27日 下午8:25
下一篇 2019年11月13日 下午9:39

相关推荐

  • 服务端模板注入漏洞

          服务端模板注入是攻击者通过与服务端模板的输入输出交互,在过滤不严格的情况下,构造恶意输入数据,从而达到获取关…

    2019年4月16日
    580
  • 元胞自动机原理及其在显著性检测中的应用

          元胞自动机(cellular automata,CA) 是一种时间、空间、状态都离散,空间相互作用和时间因果…

    2018年11月6日
    1.1K
  • 内存分段和常见段错误

          段错误(segmentation fault)是我们在Linux下编程以及在线提交代码常见的错误。本次学术报…

    2018年7月25日
    534
  • 恶意软件动态分析中的反检测技术及其对抗方法

    1.环境感知型恶意软件使用的反检测方法及实例    2.部分高水平文献中的反检测算法原理    3.反检测技术的对抗策略

    2020年9月27日
    1.1K
  • 如何优雅地进行模型训练

    本次报告介绍了机器学习模型训练过程中的显存优化方法。首先介绍了深度学习框架的显存利用机制,随后结合原理和具体实例讲解了“代码级”和“框架级”显存优化方法,引导大家在实际科研过程中更…

    2022年5月5日
    958
  • 深度神经网络鲁棒性评估方法

    本报告介绍了深度神经网络鲁棒性评估方法的基本概念和评估方式,并讲述了两种评估方法,分别从定性分析和定量计算两个角度讲述了如何对鲁棒性进行评估,提升对深度神经网络鲁棒性和评估方法的认…

    2023年4月3日
    1.0K
  • 扩散模型的后门攻击研究

    文本-图像生成模型在当今生活中有广泛应用,最新研究表明,这类多模态的生成模型也面临着安全风险,例如对抗样本攻击、成员推理攻击和后门攻击等。本次学术报告介绍了文本-图像生成模型最新的…

    2025年9月16日
    552
  • 融合多模态交互及语义一致性建模的社交机器人检测

    社交机器人模仿人类在Twitter等社交平台上的行为。数以百万计的机器人通常基于平台API,通过自动化程序控制,通过模仿真实用户以实现恶意目标,检测社交机器人对于净化网络空间环境具…

    2023年7月14日
    884
  • 网络表示学习GraphGAN

    网络表示学习(Network Representation Learning),又名网络嵌入(Network Embedding)、图嵌入(Graph Embedding),旨在从…

    2019年11月13日
    1.2K
  • Windows漏洞利用技术总结

    1.前言 本文通过阅读几位大牛的文章、演讲报告、exploit编写教程等技术文档不断总结修改而成,列举了当前Windows下常见漏洞利用缓解技术的基本原理及绕过方法,具体技术细节则…

    2014年11月12日
    1.7K