一、理解BN必备的前置知识（BN, LN等一系列Normalization方法的动机） Feature Scaling（特征归一化/Normalization）:通俗易懂理解特征归一化对梯度下降算法的重要性 总结一下得出的结论： （以下举的例子是针对…

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 （如果只想看代码，请直接跳到“方法”一节，开头我介绍我的常用方法，后面介绍具体的各种方案） 神经网络通过多层神经元相互连接构成，而这些连接的强度就是通过权重&#xff…

文献阅读：DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers 1. 文章简介2. 核心技术点 1. DeepNet整体结构2. 参数初始化考察3. DeepNorm考察 3. 实验考察 1. 可行性考察2. 有效性考察 4. 结论 & 思考 文献链接：https://arxiv.org/abs/2203.00555 1…

昨天做完了coursera上ng神经网络课程的第一节第四周作业，终于完整地实现了一个深层神经网络。当我准备整理一下思路和代码，写一个自己的神经网络时（其实就是copy代码），问题来了。我的代码的训练结果与课程作业中的结果…