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**丨煉丹筆記
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loss = -np.log(p) loss = (1-p)^g * loss
batch normalization 於2023年由 google 提出,開 normalization 之先河。其規範化針對單個神經元進行,利用網路訓練時乙個 mini-batch 的資料來計算該神經元的均值和方差,因而稱為 batch normalization。
我是王博kings,一名985ai博士,在github上開源了機器學習、深度學習等一系列手推筆記,獲得了不少同學的支援。
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