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Bookmark or Share- 神经网络的输入层如果用了Batch Normalization，还需要对输入数据进行标准化处理吗？ - 知乎很多情况下是需要的。先说没有必要的情形。对于图像检测、图像分类问题来说，直接把RGB值(0~255)作为输入没有任何问题，我做过CIFAR10的实验，标准化处理后分类准确率几乎没有改变，因为本来所有像素颜色的范围都在(0~255)之间，而且Batch Normalization（BN）层的运算在激活函数之前进行，所以不会有 ...
- 为什么Transformer要用LayerNorm？ - 知乎transformer 为什么使用 layer normalization，而不是其他的归一化方法？ 这里我狗尾续貂，总结下看到的论文和一些知友的观点。如果有错请一定指出。 PS：我还在努力找暑期实习，请各位巨巨收留！！！！ 太长不看版本. 这个问题可以分解成为两个问题：1. 为啥用LN 2.
- Weight Normalization 相比batch Normalization 有什么优点呢？最近刚好在整理这方面资料，我尝试来回答一下吧。 Weight Normalization和Batch Normalization都属于参数重写（Reparameterization）的方法，只是采用的方式不同，Weight Normalization是对网络权值W进行normalization，因此也称为Weight Normalization；Batch Normalization是对网络某一层输入数据进行normalization。
- Batch normalization和Instance normalization的对比？ - 知乎Instance Normalization. 上图中，从C方向看过去是指一个个通道，从N看过去是一张张图片。每6个竖着排列的小正方体组成的长方体代表一张图片的一个feature map。蓝色的方块是一起进行Normalization的部分。
- 绘制神经网络结构示意图时，如何绘制 Batch normalization 层？最近在写论文，里面需要画出一个神经网络的结构示意图，由于使用了 Batch normalization 层，在思考要不…
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