@DL / 博客 RSS 訂閱

Dec 21 2025

mob64ca140ac564 - 深度學習計算每層參數數量公式

BN和conv pooling一樣是一個含有參數的層，其解決的問題是樣本間在隱含層的特徵數據分佈不均，提升訓練效率。 基本算法如下，首先對每一層的數據，都會計算其均值和方差，再將特徵數據分佈歸一化到均值為1，標準差為0。僅僅是這樣操作後會有一個硬傷：原本一些數據分佈可能都是大於0的，現在你歸一化到均值為1，一般情況下，神經元在ReLu都不會被激活！

歸一化 , DL , 深度學習計算每層參數數量公式 , 數據 , 數據分佈 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論