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注：本文翻译的原文为BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift中的BN理论知识（到3.1小节），同时会在翻译过程中加入一些自己的理解。目的是加深对提出BN的目的及其原理的理解。英语水…
BN-x5：带有批标准化的Inception，修改在4.2.1小节中。初始学习率增加5倍到了0.0075。原始Inception增加同样的学习率会使模型参数达到机器无限大。BN-x30：类似于BN-x5，但初始学习率为0.045（Inception学习率的30倍）。BN-x5-Sigmoid：类似于BN-x5
BatchNormalizationhelpsthenetworktrainfasterandachievehigheraccuracy.(b,c)Theevolutionofinputdistributionstoatypicalsigmoid,overthecourseoftraining,shownas{15,50,85}thpercentiles.BatchNormalizationmakesthedistributionmore…
BN-Baseline:SameasInceptionwithBatchNormalizationbeforeeachnonlinearity.BN-Baseline：每个非线性之前加上批标准化，其它的与Inception一样。…
（对于批大小mm和学习率αα）与输入为xx的单独网络F2F2完全等价。因此，输入分布特性使训练更有效——例如训练数据和测试数据之间有相同的分布——也适用于训练子网络。因此xx的分布在时间上保持固定是有利的。然后，Θ2Θ2不必重新调整来补偿xx分布的变化。
关于Normalization的有效性，有以下几个主要观点：.(1)主流观点，BatchNormalization调整了数据的分布，不考虑激活函数，它让每一层的输出归一化到了均值为0方差为1的分布，这保证了梯度的有效性，目前大部分资料都这样解释，比如BN的原始论文认为的缓解了...
声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！...Theresponsesaretheoutputsofeach3×3layer,afterBNandbeforenonlinearity.Top:thelayersareshownintheiroriginalorder.Bottom:theresponsesarerankedin…
（仅供学术交流，未经同意，请勿转载）（本文翻译自论文：DeepResidualLearningforImageRecognition）摘要更深的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架，以减轻网络训练的负担，这些网络比以前使…
BN算法（BatchNormalization）其强大之处如下：.实际上深度网络中每一层的学习率是不一样的，一般为了网络能够正确的收敛、损失函数的值能够有效的下降，常常将学习率设为所有层中学习率最小的那个值。.但是BatchNormalization对每层数据规范化后，这个最低...
DenseNet论文翻译及pytorch实现解析（下）.WILL.深度学习搬砖者.17人赞同了该文章.前言：pytorch提供的DenseNet代码是在ImageNet上的训练网络。.根据前文所述，DenseNet主要有DenseBlock和Transition两个模块。.
注：本文翻译的原文为BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift中的BN理论知识（到3.1小节），同时会在翻译过程中加入一些自己的理解。目的是加深对提出BN的目的及其原理的理解。英语水…
BN-x5：带有批标准化的Inception，修改在4.2.1小节中。初始学习率增加5倍到了0.0075。原始Inception增加同样的学习率会使模型参数达到机器无限大。BN-x30：类似于BN-x5，但初始学习率为0.045（Inception学习率的30倍）。BN-x5-Sigmoid：类似于BN-x5
BatchNormalizationhelpsthenetworktrainfasterandachievehigheraccuracy.(b,c)Theevolutionofinputdistributionstoatypicalsigmoid,overthecourseoftraining,shownas{15,50,85}thpercentiles.BatchNormalizationmakesthedistributionmore…
BN-Baseline:SameasInceptionwithBatchNormalizationbeforeeachnonlinearity.BN-Baseline：每个非线性之前加上批标准化，其它的与Inception一样。…
（对于批大小mm和学习率αα）与输入为xx的单独网络F2F2完全等价。因此，输入分布特性使训练更有效——例如训练数据和测试数据之间有相同的分布——也适用于训练子网络。因此xx的分布在时间上保持固定是有利的。然后，Θ2Θ2不必重新调整来补偿xx分布的变化。
关于Normalization的有效性，有以下几个主要观点：.(1)主流观点，BatchNormalization调整了数据的分布，不考虑激活函数，它让每一层的输出归一化到了均值为0方差为1的分布，这保证了梯度的有效性，目前大部分资料都这样解释，比如BN的原始论文认为的缓解了...
声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！...Theresponsesaretheoutputsofeach3×3layer,afterBNandbeforenonlinearity.Top:thelayersareshownintheiroriginalorder.Bottom:theresponsesarerankedin…
（仅供学术交流，未经同意，请勿转载）（本文翻译自论文：DeepResidualLearningforImageRecognition）摘要更深的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架，以减轻网络训练的负担，这些网络比以前使…
BN算法（BatchNormalization）其强大之处如下：.实际上深度网络中每一层的学习率是不一样的，一般为了网络能够正确的收敛、损失函数的值能够有效的下降，常常将学习率设为所有层中学习率最小的那个值。.但是BatchNormalization对每层数据规范化后，这个最低...
DenseNet论文翻译及pytorch实现解析（下）.WILL.深度学习搬砖者.17人赞同了该文章.前言：pytorch提供的DenseNet代码是在ImageNet上的训练网络。.根据前文所述，DenseNet主要有DenseBlock和Transition两个模块。.
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