itluojie的博客

BN(BatchNormalization)层的作用： 1，加速收敛； 2，控制过拟合，可以少用Dropout或者不用Dropout； 3，降低网络对初始化权重的不敏感； 4，允许使用比较大的学习率。 解决梯度消失与梯度爆炸的问题 1，网络中训练以batch_size为最小单位不断迭代，新的batch_size进入网络，就会产生新的γ与β，在BN层中，有总图片/batch_size组γ与β被保...

CNN网络结构 包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully-connected Layer）。 卷积： 提取局部特征 https://pic.rmb.bdstatic.com/e6871b1259fe02a5192e15294fc684148433.gif https://img-blog.csdnimg.cn/...