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搜索资源列表

  1. Cardiologist-Level Arrhythmia Detection with Convolutional Neural Networks

  2. 有吴恩达领导的小组开发出一种可以诊断不规则心律（也称为心律失常）的模型，通过single-lead ECG信号来诊断心律失常。使用残差连接和批量归一化优化一个34层的卷积神经网络

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-07
    • 文件大小：978944
    • 提供者：weixin_36303780

  1. 批量归一化与残差网络.md

  2. 对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型） 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-23
    • 文件大小：13312
    • 提供者：qq_40441895

  1. 批量归一化和残差网络

  2. 1.由来： 由google2015年提出，深度神经网络训练的技巧，主要是让数据的分布变得一致，从而使得训练深层神经网络更加容易和稳定。 2.作用 BN的作用就是将这些输入值或卷积网络的张量进行类似标准化的操作，将其放缩到合适的范围，从而加快训练速度；另一方面使得每一层可以尽量面对同一特征分布的输入值，减少了变化带来的不确定性 3.操作阶段 4.操作流程 计算每一层深度的均值和方差 对每一层设置2个参数，γ和β。假设第1深度γ=2、β=3；第2深度γ=5、β=8。 使用缩放因子γ和移位因子

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：258048
    • 提供者：weixin_38675797

  1. 《动手学——批量归一化和残差网络》笔记

  2. 批量归一化（BatchNormalization） ps 批量归一化本质上是对数据的标准化处理，输入标准化一般用于浅层模型，但是对于深层网络，输入的标准化不够，因为随着模型的迭代更新，依然容易造成靠近输出层，它的数据是剧烈变化的。所以批量归一化的出现是应对深度模型的。 对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型） 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：212992
    • 提供者：weixin_38627603

  1. 批量归一化和残差网络、稠密连接网络

  2. 批量归一化 批量归一化（BatchNormalization） 对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型） 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。 1.全连接层的批量归一化 前两条公式是一个全连接层的普通实现方式，批量归一化的过程处在两条公式之间，对输出层维度的i个x计算μ和σ，然后计算新的x(i)，再通过激活函数得到

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：235520
    • 提供者：weixin_38622427

  1. 动手学深度学习之从批量归一化和残差网络、凸优化、梯度下降

  2. 参考伯禹学习平台《动手学深度学习》课程内容内容撰写的学习笔记 原文链接：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/jupyter/6X2EcSYKYpTDlzAKwQhNi 感谢伯禹平台，Datawhale，和鲸，AWS给我们提供的免费学习机会！！ 总的学习感受：伯禹的课程做的很好，课程非常系统，每个较高级别的课程都会有需要掌握的前续基础知识的介绍，因此很适合本人这种基础较差的同学学习，建议基础较差的同学可以关注伯禹的其他课程：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：516096
    • 提供者：weixin_38674627

  1. Pytorch 深度学习 Day03 —批量归一化与残差网格

  2. 批量归一化 批量归一化的提出正是为了应对深度模型训练的挑战。在模型训练时，批量归一化利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。批量归一化和下一节将要介绍的残差网络为训练和设计深度模型提供了两类重要思路。 批量归一化曾 对全连接层和卷积层做批量归一化的方法稍有不同。下面我们将分别介绍这两种情况下的批量归一化。 对全连接层做批量归一化 我们先考虑如何对全连接层做批量归一化。通常，我们将批量归一化层置于全连接层中的仿射变换和激活函数之间。设全

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：294912
    • 提供者：weixin_38610682

  1. 动手学深度学习Pytorch Task06

  2. 本节课内容批量归一化和残差网络、凸优化、梯度下降 一、批量归一化和残差网络 1.批量归一化 对输入的标准化（浅层模型）：处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近。 批量归一化（深度模型）：利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。 对全连接层做批量归一化 位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。 对卷积层做批量归一化 位置：卷积计算之后、应用激活函数之前。 如果卷积计算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：392192
    • 提供者：weixin_38669729

  1. 伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 06 学习笔记

  2. 伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 06 学习笔记 Task 06：批量归一化和残差网络；凸优化；梯度下降 微信昵称：WarmIce 批量归一化和残差网络 BN和ResNet都没什么特别好说的。 DenseNet久闻其名，但是一直没有细节了解过其实现。这一次大开眼界，原来文章里面那么密集的连线是由于concat导致的啊。 可以想象一下作者当初提出这个网络的时候是什么想的。第一，像ResNet那样子在skip之后使用加法直接把得到的特征和原特征相加会不会破坏好不容易搞出来的特

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：55296
    • 提供者：weixin_38637884

  1. 伯禹 动手学深度学习 打卡09 之批量归一化和残差网络

  2. 批量归一化（BatchNormalization） 对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型） 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。 1.对全连接层做批量归一化 位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。 全连接： 2.对卷积层做批量归⼀化 位置：卷积计算之后、应⽤激活函数之前。 如果卷积计算输出多个通道，我们需要对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：186368
    • 提供者：weixin_38653687

  1. 批量归一化 && 残差网络

  2. 基于此前对于CNN的介绍 Fundamentals of Convolutional Neural Networks LeNet && ModernCNN 就深层次 CNN 的结构进一步探讨归一化和残差网络。 批量归一化（BatchNormalization） 让网络训练归一化变得更加容易，本质是一种对数据的标准化处理 分类 对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型）随着模型参数的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：202752
    • 提供者：weixin_38558186

  1. 真棒深度视觉：计算机视觉深度学习资源的精选清单-源码

  2. 很棒的深度视野 精选的计算机视觉深度学习资源列表，灵感来自和 。 维护者 ， ， ， ， 我们正在寻找维护者！ 如果有兴趣，请告诉我（ ）。 贡献 请随时添加文件的。 分享中 [在Twitter上分享]（ 用于计算机视觉的学习资源） 目录 文件 ImageNet分类 （摘自Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever，Geoffrey E.Hinton，《深度卷积神经网络的ImageNet分类》，NIPS，2012年。） 微软（深度残差学习）[] [ ] 何开

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：15360
    • 提供者：weixin_42157567