Feb, 2017

批次重正化：降低批量归一化模型中的小批量相关性

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TL;DR本文提出了一种称为 Batch Renormalization 的扩展方法，在训练深度学习模型时，在 minibatch 太小或不包含独立样本时，解决模型层输入依赖于 minibatch 所有实例和训练与推理之间存在的差异，同时保持初始化和训练效率等方面的优点。
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发现论文，激发创造
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    Oct, 2015

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    Jun, 2018

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    Aug, 2020

  • 批量归一化如何帮助优化？

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    May, 2018

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    Jan, 2020

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