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

  • 胶囊(向量神经)网络

        胶囊(向量神经)网络是针对CNN的缺陷提出的一种新的方法,主要实现了两点改进:1.将CNN的输出结果由标量(scalar)替换成了向…

    学术报告 2018年2月26日
    3.6K
  • 大模型驱动的软件漏洞PoC自动生成方法

    本报告围绕大模型驱动的软件漏洞PoC自动生成展开,介绍漏洞触发、污点分析与动态验证等基础,并重点解析PoCGen与PoCEvolve两种方法。报告强调结合LLM、程序分析和执行反馈…

    2026年9月1日
    299
  • 基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘

    CVE年度统计结果表明,2018年披露的漏洞数量超过16500,创历史新高。漏洞的数量和复杂程度与日俱增,导致传统二进制漏洞自动化挖掘技术的成本也在不断升高。为迎接这些挑战,研究人…

    2019年12月22日
    4.4K
  • 图半监督学习

          图半监督学习是半监督学习中的一种,基于聚类假设和流形假设,利用少量的有标记样本和大量的未标记样本,提高训练得…

    2018年9月3日
    3.3K
  • 多标签学习综述

          多标签学习的研究对于多义性对象的学习建模具有十分重要的意义,现已逐渐成为机器学习界一个新的研究热点。本次报告…

    2019年7月10日
    3.9K
  • 偷走你的训练数据:模型反演攻击方法研究

    通过模型反演攻击方法研究,验证了模型训练数据面临泄露风险的问题,并希望以此促进对应防御手段的发展。本次学术报告介绍了模型反演攻击方法的相关知识,并聚焦于两个经典的白盒和黑盒攻击方法…

    2024年2月27日
    4.0K
  • 平面多标签文本分类方法

    多标签文本分类是对文本信息进行组织、利用和检索的有效手段,能够提高数据处理效率,具有重要的实际价值。平面多标签文本分类是多标签分类下的子任务,标记每个给定文本与最相关的多个标签。本…

    2023年12月27日
    3.0K
  • 机生文本检测中的对抗攻击与鲁棒防御

    大语言模型生成文本规模持续扩大,释义改写、词语替换和字符扰动等对抗攻击削弱了检测可靠性。本次学术报告聚焦机生文本检测攻防对抗,系统介绍基于释义逆变换与动态对抗训练的鲁棒防御方法,分…

    2026年7月20日
    951
  • AI幻觉陷阱与创造力

    聚焦大模型生成中“幻觉”问题的原理、检测方法及其创造力价值。内容涵盖AI幻觉的定义与分类、典型案例、LLM-Check与Verify-and-Edit两种前沿算法的原理与实验评估,…

    2025年6月9日
    3.8K
  • 隧道流量识别研究

    本文介绍两种隧道流量识别方法:DecETT方法构建不同的损失解耦隧道流协议特征和应用语义特征,实现AF检测;Graphtunnel方法构建DNS递归解析图进行DNS隧道流量监测。未…

    2026年2月3日
    3.3K