«normalization» 태그된 질문

레지던트 네트워크 (ResNet)가 일반 초기화를 대중화하게한다는 것을 알고있었습니다. ResNet에서는 He 일반 초기화가 사용되는 반면 첫 번째 레이어는 He 균일 초기화가 사용됩니다. 나는 ResNet 용지와 "정류기에 깊이 넣기"용지 (초기화 용지)를 살펴 보았지만 일반 초기화 대 균일 초기화에 대해서는 언급하지 않았습니다. 또한: 배치 정규화를 사용하면 훨씬 높은 학습 속도를 사용하고 초기화에 대해 …

51 neural-network  deep-learning  normalization 

최근에는 레이어 정규화 용지가 있습니다. Keras 에도 구현되어 있습니다 . 그러나 Recurrent Batch Normalization (Cooijmans, 2016) 및 Batch Normalized Recurrent Neural Networks (Laurent, 2015) 라는 제목의 논문이 있습니다 . 이 세 가지의 차이점은 무엇입니까? 이해가 안되는 관련 작업 섹션이 있습니다. 배치 정규화는 이전에 반복적 인 신경망으로 확장되었다 [Laurent et al., …

30 deep-learning  rnn  normalization  batch-normalization 

휴무 . 이 질문에는 세부 사항이나 명확성 이 필요 합니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 세부 사항을 추가하고 문제점을 명확하게하십시오 . 휴일 삼년 전에 . 25 가지 기능을 갖춘 가상의 데이터 세트를 작업 중입니다. 두 가지 특징은 장소의 위도 및 경도이며, 다른 …

18 machine-learning  python  feature-engineering  feature-scaling  normalization 

Brain 을 사용하여 양수 값과 음수 값을 모두 포함하는 기능 세트에서 신경망을 학습하고 있습니다. 그러나 Brain은 0과 1 사이의 입력 값이 필요합니다. 데이터를 정규화하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

14 machine-learning  neural-network  feature-scaling  normalization  javascript 

Data Scaling, 특히 표준화 방법을 연구하고 있습니다. 나는 그 배후의 수학을 이해했지만 기능에 평균과 단위 분산을 제로로 부여하는 것이 왜 중요한지 명확하지 않습니다. 나 한테 설명해 줄래 ?

10 machine-learning  feature-scaling  normalization 

20000 샘플의 데이터 세트가 있으며 각각 12 개의 다른 기능이 있습니다. 각 샘플의 범주는 0 또는 1입니다. 결과와 두 기술을 비교할 수 있도록 샘플을 분류하기 위해 신경망과 의사 결정 포리스트를 훈련시키고 싶습니다. 내가 우연히 만난 것은 데이터의 적절한 정규화입니다. 하나의 기능이 범위 내에 있습니다[0,106][0,106][0,10^6], 다른 하나 [30,40][30,40][30,40]다른 값을 읽을 때 …

10 neural-network  decision-trees  normalization