你是否好奇为什么现在的网络能深达百层、千层，而早期的网络连十几层都难以训练？ 这一切的巨大转变，都离不开一篇2015年的神作——《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》。 它被誉为深度学习的“润滑油”和“加速器 ...

ICML2025年时间检验奖（Test of Time）颁给了Batch Normalization。在这篇发表于2015年的论文中，作者提出深度神经网络训练中的“内部协变量偏移”问题。直观理解，就是隐藏层的数据分布会随着训练的进行而变化，而前一层的变化又会影响下一层的学习。这种层与层 ...

批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）是深度学习中广泛应用的两种数据归一化方法，用于改善神经网络的训练性能。本文将从提出这两种技术的原论文出发，详细阐述技术背景、原理及基于Pytorch的实现方式。 1.批归一化（Batch Normalization ...

本节我们介绍批量归一化（batch normalization）层，它能让较深的神经网络的训练变得更加容易 [1]。在 “实战Kaggle比赛：预测房价” 一节里，我们对输入数据做了标准化处理：处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入 ...

E.g Let me give you some examples. 让我给你举些例子吧。 For example, he could build a house by himself. 例如，他一个人可以建好一个房子。 for example举例子，常常可以和for instance互换。 注意了，我们常说的sample是表示“样品”的意思，不可以用于表示“举例子”。 在写作文的 ...

VGG是牛津大学计算机视觉组和DeepMind公司共同研发的一种深度卷积神经网络，并在2014年的ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition)比赛上获得了分类项目的第二名和定位项目的第一名。VGG是Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, ...

本系列文章面向深度学习研发者，希望通过 Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本 ...