您的位置:首页 > 国内新闻

AI | 45篇全球一手论文,走在AI的最前沿-三(附PDF)

时间:2019-09-22

资料来源:康奈尔大学

如何获取:关注公共案例链,并在后台回复“AI3”以获取本文中的三篇论文

更多信息:菜单栏→新业务→创新

三,批量正规化部分

这并不是说必修课程,不了解改造,会被鄙视成渣!

论文《Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》:(由于标题限制,不要让二维码,只把它放在公开号码上,也请原谅读者)

关注公众号码:案例链

回复:AI3

你可以在本章中获得5篇论文

时间不同,批量标准化也已升级,是时候学习新的标准化了。

在生成反神经网络模型和样式转换等任务时,常见实例规范化取代了批量规范化。

因为生成任务的本质是,以匹配生成的样本的特征分布与目标样本的特征分布。生产任务中的每个样本都具有单独的样式,并且不应与批次中的其他样本关联太多。因此,实例归一化适用于解决这种基于个体的样本分布问题。详情请参考以下链接:(由于标题限制,请不要发送二维码,只发公开号码,也请原谅我)

关注公众号码:案例链

回复:AI3

你可以在本章中获得5篇论文

与BatchNorm算法一样,ReNorm算法侧重于全局数据的规范化,即,在输入数据的形状中规范化N维,H维和W维。不同之处在于ReNorm算法对BatchNorm算法进行了一些改进,这使得该模型在小批量场景中具有良好的效果。具体论文请看以下链接:(由于标题限制,不要让二维码,只有公开号码,也请原谅我)

关注公众号码:案例链

回复:AI3

你可以在本章中获得5篇论文

GroupNorm算法是LayerNorm算法和InstanceNorm算法之间的算法。它首先将通道划分为多个组,然后对每个组进行标准化。

GroupNorm算法与ReNorm算法的工作方式类似,以解决BatchNorm算法对批量大小的依赖性。有关具体文件,请参阅以下链接:(由于标题限制,请不要将二维码放在公开号码上,请同时原谅读者)

关注公众号码:案例链

回复:AI3

你可以在本章中获得5篇论文

我们都喜欢在我们国家这样做!一气呵成,好的。由于有很多批量标准化方法。来吧,来吧,让我们一个人来吧。我不接受,我拥有一切!

SwitchableNorm算法结合了BN算法,LN算法和IN算法,并为每个算法分配权重,以便网络本身可以了解规范化层应该使用哪种方法。有关具体文件,请参阅以下链接:(由于标题限制,请不要将二维码放在公开号码上,请同时原谅读者)

关注公众号码:案例链

回复:AI3

你可以在本章中获得5篇论文

案例链

渗透案例链接到未来

抓住别人看不到的机会

免责声明:以上报告是通过互联网上的公开收集获得的。该报告的版权归原作者/出版机构所有。如果有任何侵权行为,请在后台联系并删除。

更多报道

《工业电子商务白皮书(全版)》

国家电网无处不在的电力物联网建设和建设纲要

2019年中国零售数字化报告

AI | 45篇全球第一手论文,位于AI(1)的最前沿

狗万万博

  • 友情链接:
  • 虎亭新闻网 版权所有© www.friv9x.com 技术支持:虎亭新闻网| 网站地图