Normalisasi lapisan

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

Apa itu normalisasi lapisan?

Normalisasi layer menormalkan masing -masing input dalam batch secara independen di semua fitur. Karena normalisasi batch tergantung pada ukuran batch, itu tidak efektif untuk ukuran batch kecil. Normalisasi lapisan tidak tergantung pada ukuran batch, sehingga dapat diterapkan pada batch dengan ukuran yang lebih kecil juga.

Mengapa Normalisasi Lapisan Penting?

Normalisasi Lapisan (Layernorm) adalah teknik untuk menormalkan distribusi lapisan menengah. Ini memungkinkan gradien yang lebih halus, pelatihan yang lebih cepat, dan akurasi generalisasi yang lebih baik.

Apa penggunaan normalisasi dalam CNN?

Normalisasi adalah teknik pra-pemrosesan yang digunakan untuk menstandarkan data. Dengan kata lain, memiliki sumber data yang berbeda di dalam kisaran yang sama. Tidak menormalkan data sebelum pelatihan dapat menyebabkan masalah di jaringan kami, membuatnya lebih sulit untuk melatih dan mengurangi kecepatan belajarnya.

Mengapa Normalisasi Lapisan di RNN?

Dalam lapisan RNN yang dinormalisasi, istilah normalisasi membuatnya invarian untuk skala ulang semua input yang dijumlahkan ke lapisan, yang menghasilkan dinamika tersembunyi yang jauh lebih stabil.