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  • 如何评价 Meta 新论文 Transformers without Normalization？
    Normalization这个事得好好掰扯掰扯。 上古时期，网络经常在初始几个iteration之后，loss还没下降就不动，必须得把每一层的gradient与weight的比值打印出来，针对性地调整每一层的初始化才能不崩。
  • 为什么batch normalization在训练和测试时使用的均值和方差的计算方式不同？ - 知乎
    为什么batch normalization在训练和测试时使用的均值和方差的计算方式不同？ 谈谈Tensorflow的Batch Normalization 中尾段提到测试时使用的均值和方差计算使用了一个滑动窗口平均（看代码实现应该是可以在测… 显示全部 关注者 39 被浏览
  • 手机微信接收的文件存储在哪？ - 知乎
    我之前还在用QQ浏览器时在此页面直接用QQ浏览器打开 但其实此时微信并没有将这个文件放在你手机里大佬所说的那个位置，而是放在了一个你访问不了的文件夹里。（推测和那些微信占用手机储存十几个G的聊天文件放在一起，没root访问不了。详情可以看这个视频： 微信占用大量存储空间，到底是
  • Transformer 为什么使用 Layer normalization，而不是batchNorm？
    Layer Normalization 是对 单个样本的所有维度 特征做归一化。 在 NLP 中相当于对 一个 batch 内的 每个句子内所有位置的词 做归一化 6 4 BN 和 LN 的关系 BN 和 LN 都可以比较好的抑制梯度消失和梯度爆炸 的情况。
  • 深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？ - 知乎
    Normalization是一个统计学中的概念，我们可以叫它 归一化或者规范化，它并不是一个完全定义好的数学操作 (如加减乘除)。 它通过将数据进行偏移和尺度缩放调整，在数据预处理时是非常常见的操作，在网络的中间层如今也很频繁的被使用。 1 线性归一化
  • batch normalization为什么可以防止过拟合？ - 知乎
    batch normalization为什么可以防止过拟合？ 最近看BN，从原理上看它是可以防止梯度消失，加速训练的，但是怎样做到防止过拟合的呢？
  • z-score 标准化 (zero-mean normalization) - 知乎
    最常见的标准化方法就是 Z标准化，也是 SPSS 中最为常用的标准化方法，spss默认的标准化方法就是z-score标准化。 也叫 标准差 标准化，这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。 经过处理的数据符合 标准正态分布，即均值为0，标准差为1，其转化函数为： x
  • 如何理解Normalization，Regularization 和 standardization？
    如何理解Normalization，Regularization 和 standardization？ 我知道的是：normalization和standardization是降低极端值对模型的影响 前者是把数据全部转成从0-1；后者是把数据变成均值为… 显示全部 关注者 124




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