深度学习基础--正则化与norm--Switchable Normalization

港中文团队提出SN(SwitchableNormalization),一种新的归一化技术,它解决了BN(Batch Normalization)的不足,并在ImageNet和Microsoft COCO数据集上的表现超越了GN(Group Normalization)。

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Switchable Normalization

  BN 是 Google 在 2015 年提出的归一化方法。至今已有 5000+次引用,在学术界和工业界均被广泛使用。
  港中文团队提出的 SN(Switchable Normalization)解决了 BN 的不足。SN 在 ImageNet 大规模图像识别数据集和 Microsoft COCO 大规模物体检测数据集的准确率,还超过了最近由 Facebook 何恺明等人提出的组归一化 GN(Group Normalization)。

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