Пошаговое руководство по добавлению и настройке пакетной нормализации В этой статье мы сосредоточимся на добавлении и настройке пакетной нормализации в нашей модели машинного обучения и рассмотрим пример того, как мы делаем это на практике с Keras и TensorFlow 2.0. Мягкое введение в пакетную нормализацию В период становления глубокого обучения одной из наиболее важных идей стал алгоритм под названием пакетная нормализация (также известный как пакетная норма ). Пакетная..

Часто используемый метод глубокого обучения - это трансфер-обучение, при котором изученные веса модели, которая была предварительно обучена на одном наборе данных, используются для `` начальной загрузки '' обучения раннего или всего, кроме последнего слоя модифицированной версии модели. модель, примененная к другому набору данных. Этот метод позволяет ускорить обучение, при этом модель просто изучает веса последних полностью связанных слоев, а затем применяет тонко настроенную настройку с..

Автор: Винай Кулкарни Преимущества пакетной нормализации в обучении хорошо известны благодаря уменьшению внутреннего ковариатного сдвига и, следовательно, оптимизации обучения для более быстрой сходимости. В этой статье делается попытка представить другую точку зрения, в которой потери квантования восстанавливаются с помощью уровня пакетной нормализации, что позволяет сохранить точность модели. В статье также представлена ​​упрощенная реализация пакетной нормализации для снижения..

Идея состоит в том, что вместо простой нормализации входных данных в сеть мы нормализуем входные данные по слоям сети. Это называется «пакетной» нормализацией, потому что во время обучения мы нормализуем входные данные каждого слоя, используя среднее значение и дисперсию значений в текущем мини-пакете (обычно нулевое среднее и единичное отклонение). Преимущества пакетной нормализации Пакетная нормализация оптимизирует обучение сети. Было показано, что он имеет несколько преимуществ:..