神经网络参数关联性

图像识别技术主要是通过卷积神经网络来实现的。这种神经网络的优势在于，它利用了“同一图像中相邻像素的强关联性和强相似度”这一原理。具体而言就是，在一张图像中的两个相邻像素，比图像中两个分开的像素更具有关联性。但是，在一个常规的神经网络中，每个像素都被连接到了单独的神经元。这样一来，计...

我们规定左侧为神经网络的底层,右侧为神经网络的上层。那么网络中层与层之间的关联性会导致如下的状况:随着训练的进行,网络中的参数也随着梯度下降在不停更新。 Batch Normalization的原论文作者给了Internal Covariate Shift一个较规范的定义: 在深层网络训练的过程中,由于网络中参数变化而引起内部结点数据分布发生变化的...