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RSS订阅原创 BatchNorm和LayerNorm区别
BatchNorm的核心目标是。神经网络在训练过程中，由于，这样每一层都需要不断适应一个“漂移”的输入分布，导致的现象，这导致训练过程变得不稳定、缓慢且困难。批归一化 (Batch Normalization, BN)在每个小批量数据上，对输送到下一层的数据进行重新标准化（减均值、除以标准差），并使用可学习的参数（γ, β）来保持网络的表达能力。其核心思想时进行纵向归一化，即对一个批次（batch）内所有样本的同一特征通道（channel）进行计算。BN。
2025-10-17 10:29:20
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原创 BM25算法
BM25（Best Matching 25）是一种在信息检索领域被广泛使用且非常有效的排名算法，它主要用于估算查询（Query）与文档（Document）之间的相关性。BM25算法是基于 TF-IDF 模型的改进，其核心思想是综合考虑词频、逆文档频率和文档长度来计算相关性得分。
2025-10-16 14:22:51
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空空如也
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