神经网络为什么要归一化

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神经网络为什么要归一化

神经网络为什么要归一化 1.数值问题。 无容置疑，归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧，但其实要引起也并不是那么困难。因为tansig的非线性区间大约在[-1.7，1.7]。意味着要使神经元有效，tansig( w1*
桃子红了呐 7年前 2052

神经网络中的激活函数——加入一些非线性的激活函数，整个网络中就引入了非线性部分，sigmoid 和 tanh作为激活函数的话，一定要注意一定要对 input 进行归一话，但是 ReLU 并不需要输入归一化

1 什么是激活函数？ 激活函数，并不是去激活什么，而是指如何把“激活的神经元的特征”通过函数把特征保留并映射出来（保留特征，去除一些数据中是的冗余），这是神经网络能解决非线性问题关键。 目前知道的激活函数有如下几个：sigmoid,tanh，ReLu,soft
桃子红了呐 7年前 3098

机器学习之——归一化线性回归与归一化逻辑回归

之前的博客里，跟大家分享了归一化(Regularization)的概念：保留所有的特征，但是减小参数的大小(Magnitude)。 这一次捏，跟大家讨论讨论，归一化线性回归模型和归一化逻辑回归模型。 首先跟大家明确一件事，为什么有些机器学习的模型需要用到归一
郭家少爷 8年前 3910

神经网络权重初始化问题

之前看Andrew大神的视频有介绍到神经网络权重需要随机初始化而不是全初始化为0的问题，其真正深层次的含义没有弄明白，所以结合一些资料（cs231n课程）希望能让自己之后再想到这个问题的时候能够快速地明白过来。 另外这篇文章其实是一篇译文，所以翻译不是很确定
marsggbo 7年前 705

Matlab与神经网络入门

第一节、神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型         人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示： 图1. 人工神经元模型          图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示
哈沙给 8年前 1869

PyTorch可视化理解卷积神经网络

        如今，机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99％级别的准确率。生活中，我们每天都会运用到这一点，比如，智能手机拍照的时候能够识别脸部、在类似于谷歌搜图中搜索特定照片、从条形码扫描文本或扫描书籍等。造就机器能够获得在这些视觉方面
【方向】 5年前 3203

深度全解卷积神经网络（附论文）

第一章 引言 一、本文动机 过去几年，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上（通常简称为 ConvNet 或 CNN），在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但相对而言，对这些方法的理论理解及对结果的解释还
技术小能手 6年前 5066

神经网络CNN训练心得--调参经验

1.样本要随机化，防止大数据淹没小数据 2.样本要做归一化。关于归一化的好处请参考：为何需要归一化处理3.激活函数要视样本输入选择(多层神经网络一般使用relu)4.mini batch很重要，几百是比较合适的(很大数据量的情况下)5.学习速率(learni
@dailidong@ 8年前 1737

神经网络为什么要归一化 相关的问答

怎样用神经网络拟合N(大于3)维欧式空间的曲线,并预测走势？

大家好！ 我要解决工艺工序里抽象出来的一个8输入8输出的预测问题； 解此问题是在具体生产过程中，每50分钟8个工序通道分别可能会有固定种类的半成品生成， 0代表没生成，1代表生成了，怎样由已知的情况（历史数据）预测下次可能的结果。 我假想的思路是，拟合N
老学生2017 7年前 1296

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