归一化权重值
归一化输入值
加快模型的收敛速度
是一种有效的误差反向传播方法
Batch Normalization的作用是对网络的输入进行归一化处理,即归一化输入值。通过归一化输入值,可以加快深度学习模型的收敛速度,使得模型更容易学习和优化。归一化输入值有助于网络在训练过程中更稳定地学习,避免梯度消失或梯度爆炸的问题。
归一化权重值和误差反向传播方法与Batch Normalization没有直接的关系,因此选项A和D不正确。
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