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深度学习中的标准化技巧 🔍
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英语 [en] · 中文 [zh] · PDF · 5.3MB · 2022 · 📘 非小说类图书 · 🚀/lgli/lgrs · Save
描述
This book presents and surveys normalization techniques with a deep analysis in training deep neural networks. In addition, the author provides technical details in designing new normalization methods and network architectures tailored to specific tasks. Normalization methods can improve the training stability, optimization efficiency, and generalization ability of deep neural networks (DNNs) and have become basic components in most state-of-the-art DNN architectures. The author provides guidelines for elaborating, understanding, and applying normalization methods. This book is ideal for readers working on the development of novel deep learning algorithms and/or their applications to solve practical problems in computer vision and machine learning tasks. The book also serves as a resource researchers, engineers, and students who are new to the field and need to understand and train DNNs.
Erscheinungsdatum: 09.10.2022
备用文件名
lgrsnf/深度学习中的标准化技巧.pdf
备选标题
Normalization Techniques in Deep Learning
备选作者
Huang, Lei
备选作者
Lei Huang
备用出版商
Springer International Publishing Springer
备用出版商
Springer International Publishing AG
备用出版商
Springer Nature Switzerland AG
备用版本
Synthesis Lectures on Computer Vision, 1st ed. 2022, Cham, Cham, 2022
备用版本
Synthesis Lectures on Computer Vision, 1st edition 2022, Cham, 2022
备用版本
Springer Nature, Cham, 2022
备用版本
Switzerland, Switzerland
备用版本
S.l, 2023
开源日期
2024-02-25
更多信息……
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