目录 一、“Internal Covariate Shift”问题 二、BatchNorm的本质思想 两个参数r和β的意义——精髓所在 三、训练阶段如何做BatchNorm 四、BatchNorm的推理(Inference)过程 五、BatchNorm的好处 一般使用在卷积层后、激活层前 Batch Normalization作为最近一年来DL的重要…

bgn代表11b/g/n, an代表11a 11n， n40l是40Mhz带宽11n模式下的向下复用信道， n40h是40Mhz带宽11n模式下的向上复用信道， 一个普通信道是20M带宽，可复用一个信道达到40M带宽， u代表11ac，当设置5G信道为8…

图形神经网络（GNN）主要用于分子应用，因为分子结构可以用图形结构表示。 GNN的有趣之处在于它可以有效地建模系统中对象之间的关系或交互。 近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来…

微信同步更新欢迎关注同名“modem协议笔记” IMS 是基于PS domain的网络。LTE时代，IMS建网初期，UE虽然注册IMS，但是网络仍然会下发CS domain paging，进而引起CSFB的问题。当时不少有客户提case，询问这个问题是否正常。…

Motivation 2015年的论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》阐述了BN算法，这个算法目前已经被大量应用，很多论文都会引用这个算法，进行网络训练，可见其强大之处…

0、问题 机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？BatchNorm就是在深度神经…

Preliminaries 双线性群 和是阶为n的两个有限（乘法）循环群； g是的一个生成元（循环群、生成元：如果，则为循环群，a则为的一个生成元，也称为由a生成的一个群，当一个群由a…

BN的作用一共有三个： 1 加速网络的收敛速度 2 控制了梯度消失的问题 3 防止过拟合 BN可以认为是在每一层的输入和上一层的输出之间加入一个计算层，对数据的分布进行额外的约束，从而增强模型的泛化能力。但是BN同时也降低了模型的拟合能力&am…