文件名称:
FRN+TLU，小batch size训练的福音
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文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.09737.pdf
笔记内容：
论文总览
论文图表与内容
Normalization各种方法回顾（BN,GN,LN,IN）
论文总览：
1、解决的问题：BN（Batch Normalization）在mini-batch尺寸太小的时候会降低训练效果，GN（Group Normalization）,Batch Renormalization都在解决这些问题，但是达不到BN在大batch上的表现，或在小batch上表现不佳
2、FRN表现：FRN结合归一化和激活函数的方式，替代其他的归一化与激活函数的结合，在各个batch si
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