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batchnormalization是什么意思_batchnorm层参数个数

尽管随机梯度下降法对于训练深度网络简单高效,但是它有个毛病,就是需要我们人为的去选择参数,比如学习率、参数初始化、权重衰减系数、Drop out比例等。...这些参数的选择对训练结果至关重要,以至于我们很多时间都浪费在这些的调参上。那么学完这篇文献之后,你可以不需要那么刻意的慢慢调整参数。...以网络第二层为例:网络的第二层输入,是由第一层的参数和input计算得到的,而第一层的参数在整个训练过程中一直在变化,因此必然会引起后面每一层输入数据分布的改变。...于是文献使出了一招惊天地泣鬼神的招式:变换重构,引入了可学习参数γ、β,这就是算法关键之处: 每一个神经元xk都会有一对这样的参数γ、β。...因此前向传导的计算公式就应该是: z=g(BN(Wu+b)) 其实因为偏置参数b经过BN层后其实是没有用的,最后也会被均值归一化,当然BN层后面还有个β参数作为偏置项,所以b这个参数就可以不用了。

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epoch、batch、step、iteration等神经网络参数是什么意思

在一个epoch中,训练算法会按照设定的顺序将所有样本输入模型进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。一个epoch通常包含多个step。...如果我们一次性将这上万条的数据全部放入模型,对计算机性能、神经网络模型学习能力等的要求太高了;那么就可以将训练数据划分为多个batch,并随后分批将每个batch的样本一起输入到模型中进行前向传播、损失计算、反向传播和参数更新...step:一般翻译为“步骤”,表示在一个epoch中模型进行一次参数更新的操作。通俗地说,在神经网络训练过程中,每次完成对一个batch数据的训练,就是完成了一个step。...一个iteration包括了一个step中前向传播、损失计算、反向传播和参数更新的流程。...当然,在某些情况下,step和iteration可能会有细微的区别——有时候iteration是指完成一次前向传播和反向传播的过程,而step是指通过优化算法对模型参数进行一次更新的操作。

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RPC是什么意思

LycDAX0ULaLpssX4IIVmK6fSdtZBzz6nbFRsA-vXppB4IV1KBfDu07pY2dgZYTn5A65RkuhPO00bf5ngU6qfujFC14JqgumBPLgqXgt1VnAzQ7xOwSbJbJkqtNcGRdPxt9f_d7reHUeTq 工作中总是会遇到RPC这个词,每次都忘记是啥意思...首先,客户机调用进程发送一个有进程参数的调用信息到服务进程,然后等待应答信息。在服务器端,进程保持睡眠状态直到调用信息到达为止。...当一个调用信息到达,服务器获得进程参数,计算结果,发送答复 信息,然后等待下一个调用信息,最后,客户端调用进程接收答复信息,获得进程结果,然后调用执行继续进行。 有多种 RPC模式和执行。...工作原理(以Windows操作系统为例): 运行时,一次客户机对服务器的RPC调用,其内部操作大致有如下十步: 1.调用客户端句柄;执行传送参数 2.调用本地系统 内核发送网络消息...消息传送到远程 主机 4.服务器句柄得到消息并取得参数 5.执行远程过程 6.执行的过程将结果返回服务器句柄 7.服务器句柄返回结果,调用远程系统 内核

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