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一文读懂官方给出torch.nn.RNN API的参数及手写RNN API复现_nn.rnn参数-CSDN博客
关于BN折叠的问题
使用Batch Normalization折叠来加速模型推理-CSDN博客
BN层和前一层ConvLinear
通常在batch normalization层之前的层中是没有bias的因为这是无用的也是对参数的浪费因为任何常数都会被batch normalization抵消掉。
在深度神经网络中有时在 Batch Normalization 层之前的线性层例如全连接层或卷积层会被设计为没有偏置bias。这样的设计是有一些原因的尤其是在使用 Batch Normalization 时
Batch Normalization的效果 Batch Normalization 在其操作中包含了均值的减去和方差的除以等操作这些操作本身具有平移和缩放的效果。如果在 Batch Normalization 层之前加上了偏置它的作用在某种程度上会被 Batch Normalization 的操作所抵消从而可能减弱 Batch Normalization 的效果。
BN
标准化与归一化_标准化和归一化_Weber77的博客-CSDN博客 ML领域更常使用标准化如果数据不为稳定存在极端的最大最小值不要用归一化。z值归一化标准化
BN可以省去dropoutL1, L2等正则化处理方法. 这人写的都不错
Transformer 相关理解上_向量内积 相似性-CSDN博客
