梯度爆炸，CNN中batch normalization應(yīng)該放在什么位置
CNN中batchnormalization應(yīng)該放在什么位置2，深度學(xué)習(xí)中BatchNormalization為什么效果好3，為什么deeplearning能抑制梯度消失或者爆炸的問題4，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)時候出現(xiàn)Nan是什么原因怎么才能避免5，梯度磁法勘探如何解釋6，升降椅爆炸原因1，CNN中batchnormalization應(yīng)該放在什么位置有兩種位置。論文作者建議放在affine后面，affine-BN-非線性函數(shù)也有人發(fā)現(xiàn)，放在激活函數(shù)后面效果也不錯。深度網(wǎng)絡(luò)層次太多后，信號和梯度越來越小，深層...
更新時間：2023-08-31標(biāo)簽： 梯度爆炸CNN中batchnormalization應(yīng)該放在什么位置 全文閱讀