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【论文】BaJL,KirosJR,HintonGE.Layernormalization[J].（pdf）我们在BatchNorm的分析中也指出BatchNorm存在两个问题，一是小批量采样太小会导致结果不稳定，二是对于RNN网络BatchNorm并不适合于是，本文提出了『层归一化』，一...
AFN—LargerNormMoreTransferable:AnAdaptiveFeatureNormApproachforUnsupervisedDomainAdaptation学习笔记tip文章通过VisDA2017源模型上源域和目标域样本的特征可视化推导了两个假设：错位…
SpectralNormRegularizationforImprovingtheGeneralizabilityofDeepLearning提出SpectralNorm正则方法，减小模型受数据扰动的影响，最小化损失函数使训练效果和测试效果更接近。1.SpectralNorm扰…
在BN的原论文中，作者说BN解决了ICS问题，那么什么是ICS？有必要在一开始就对其有个直观通俗的解释：ICS(InternalCovariateShift)：神经网络的中间层的输入的分布变化。3个单词拆开理解下："Internal"意为“内部的”，是指分布变化发生在神经网络...
Norm的数学定义前面的答主已经回答的很好了，我就来补充一下几种norm的性质。放一张2维空间的图，图里展示的是norm等于1的向量集合。（图片引自wikipedia）可以看出，norm有很多的棱角，在这些棱角处，x的某些元素是0。因此，在进行凸优化...
前言FacebookAIresearch（FAIR）吴育昕-恺明联合推出重磅新作GroupNormalization（GN），提出使用GroupNormalization替代深度学习里程碑式的工作Batchnormalization，笔者见猎心喜，希望和各位分享此工作…
前言在上一篇的文章中我们介绍了BN[2]的计算方法并且讲解了BN如何应用在MLP以及CNN中如何使用BN。在文章的最后，我们指出BN并不适用于RNN等动态网络和batchsize较小的时候效果不好。LayerNormalization（LN）[1]…
GradNorm:GradientNormalizationforAdaptiveLossBalancinginDeepMultitaskNetworks论文翻译摘要简介相关工作TheGradNorm算法定义和准备TheGradNorm的平衡梯度样例LossBalancinginDeepMultitaskNetworks)论文翻译目前在进行基于ResNet的多任务学习，在训练过程中，出现了数据不平衡，参数共享存在一些问题。
题外话，其中L1-norm又叫做taxicab-norm或者Manhattan-norm，可能最早提出的大神直接用在曼哈顿区坐出租车来做比喻吧。下图中绿线是两个黑点的L2距离，而其他几根就是taxicab也就是L1距离，确实很像我们平时用地图时走的路线了。
Norm-BasedCurriculumLearningforNeuralMachineTranslation词向量可分解为：norm+direction论文动机：让模型根据它的能力自动安排课程、norm-based句子困难度是语言学和模型的结合上面Competence-basedcl的改进，沿用的是上篇的sqrt，：
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