Normalisasi lapisan

1. Apakah normalisasi lapisan?
2. Mengapa Lapisan Normalisasi Penting?
3. Apakah penggunaan normalisasi di CNN?
4. Mengapa Normalisasi Lapisan di RNN?

Apakah normalisasi lapisan?

Normalisasi lapisan menormalkan setiap input dalam batch secara bebas di semua ciri. Oleh kerana normalisasi batch bergantung kepada saiz batch, ia tidak berkesan untuk saiz kumpulan kecil. Normalisasi lapisan bebas daripada saiz batch, jadi ia boleh digunakan untuk kelompok dengan saiz yang lebih kecil juga.

Mengapa Lapisan Normalisasi Penting?

Normalisasi Lapisan (Layernorm) adalah teknik untuk menormalkan pengagihan lapisan pertengahan. Ia membolehkan kecerunan yang lebih lancar, latihan lebih cepat, dan ketepatan penyebaran yang lebih baik.

Apakah penggunaan normalisasi di CNN?

Normalisasi adalah teknik pra-pemprosesan yang digunakan untuk menyeragamkan data. Dengan kata lain, mempunyai sumber data yang berbeza di dalam julat yang sama. Tidak menormalkan data sebelum latihan dapat menyebabkan masalah dalam rangkaian kami, menjadikannya lebih sukar untuk melatih dan mengurangkan kelajuan pembelajarannya.

Mengapa Normalisasi Lapisan di RNN?

Dalam lapisan RNN yang dinormalisasi, istilah normalisasi menjadikannya invarian untuk menghidupkan semula semua input yang disimpulkan ke lapisan, yang menghasilkan dinamik tersembunyi yang lebih stabil.