深度学习中的五种归一化(BN、LN、IN、GN和SN)方法简介
mark
https://blog.csdn.net/u013289254/article/details/99690730
深度学习中的五种归一化(BN、LN、IN、GN和SN)方法简介
# Related Post
1.前馈神经网络
2.感知机
3.逻辑回归
4.神经网络进行二分类时,输出层使用两个神经元和只使用一个神经元,模型的性能有何差异,为什么?
5.分类算法之朴素贝叶斯
6.分类回归模型总结
7.CRF和HMM
8.KNN
1.前馈神经网络
2.感知机
3.逻辑回归
4.神经网络进行二分类时,输出层使用两个神经元和只使用一个神经元,模型的性能有何差异,为什么?
5.分类算法之朴素贝叶斯
6.分类回归模型总结
7.CRF和HMM
8.KNN