Schichtnormalisierung

1. Was ist die Normalisierung der Schicht?
2. Warum ist die Normalisierung der Schicht wichtig??
3. Was nutzt die Normalisierung in CNN?
4. Warum Schichtnormalisierung in RNN?

Was ist die Normalisierung der Schicht?

Die Normalisierung der Schichtnormalisierung normalisiert jedes der Eingänge in der Stapel unabhängig über alle Funktionen hinweg unabhängig. Da die Stapel -Normalisierung von der Chargengröße abhängt, ist sie für kleine Chargengrößen nicht wirksam. Die Normalisierung der Schicht ist unabhängig von der Chargengröße, daher kann sie auch auf Chargen mit kleineren Größen angewendet werden.

Warum ist die Normalisierung der Schicht wichtig??

Die Normalisierung der Schicht (Layernorm) ist eine Technik, um die Verteilungen von Zwischenschichten zu normalisieren. Es ermöglicht glattere Gradienten, schnelleres Training und eine bessere Generalisierungsgenauigkeit.

Was nutzt die Normalisierung in CNN?

Normalisierung ist eine Vorverarbeitungstechnik, mit der Daten standardisiert werden. Mit anderen Worten, mit unterschiedlichen Datenquellen im selben Bereich zu haben. Nicht normalisieren Sie die Daten vor dem Training können Probleme in unserem Netzwerk verursachen, wodurch es drastisch schwieriger wird, die Lerngeschwindigkeit zu trainieren und zu verringern.

Warum Schichtnormalisierung in RNN?

In einer schichtnormalisierten RNN machen die Normalisierungsbegriffe es invariant, alle summierten Eingänge in eine Schicht zu skalieren, was zu viel stabileren Hidden-Hidden-Dynamik führt.