加速深度神经网络训练的简单方法：权重归一化
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。
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