加速深度神经网络训练的简单方法：权重归一化 上传者：xiaocaixin47657 2023-06-11 23:18:54上传 PDF文件 308.29KB 热度 9次 权重归一化是一种简单的重新参数化方法，可用于加速深度神经网络的训练。它不会改变原有的权重分布，而是通过重新缩放权重向量来保持模型的性能。使用这种方法，可以有效地加速模型训练，减少模型训练时间和计算成本。此外，权重归一化也可以用于缓解内部协变量转移的问题。如果您正在寻找一种简单有效的方法来加速深度神经网络的训练，请不要错过权重归一化。 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 立即下载 用户评论 发表评论 xiaocaixin47657 资源：79 粉丝：0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台，下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容！联系邮箱：server@dude6.com
