Normalizimi i Grupit
Normalizimi i Grupit është një teknikë trajnimi e prezantuar nga Sergey Ioffe dhe Christian Szegedy në vitin 2015, e cila normalizon daljet para-aktive të çdo shtrese duke përdorur mesataren dhe variancën e llogaritur mbi mini-grupin aktual. Duke stabilizuar shpërndarjen hyrëse në çdo shtresë gjatë trajnimit, zvogëlon ndjeshëm zhvendosjen e brendshme të kovariancës, duke mundësuar përdorimin e normave më të larta të të mësuarit dhe duke bërë që rrjetet e thella të trajnohen më shpejt dhe më besueshëm.
Lexoni metodën e plotë
Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Burimet
- Ioffe, S. & Szegedy, C. (2015). Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift. Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 37, 448–456. link ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y. & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 8). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
- Ioffe, S. & Szegedy, C. (2015). Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift. arXiv preprint arXiv:1502.03167. link ↗
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 3). Batch Normalization (Normalizing Layer Activations per Mini-Batch). ScholarGate. https://scholargate.app/sq/deep-learning/batch-normalization
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →Cituar nga
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →