Batch-normalized maxout network in network. arXiv preprint arXiv: 1511. 02583, 2015.Chang, J., Chen, Y.: Batch-normalized maxout network in network. CoRR abs/1511.02583 (2015)Chang, J.-R. and Chen, Y.-S. Batch-normalized Maxout Network in Network. ArXiv e-prints, November 2015. URL...
读本篇论文“Batch-normalized Maxout Network in Network”的原因在它的mnist错误率为0.24%,世界排名第4。并且代码是用matlab写的,本人还没装cafe…… 理论知识 本文是台湾新竹国立交通大学的Jia-Ren Chang 写的,其实要说这篇文章有多在的创新,还真没有,实际上它就是把三篇比较新的论文的东西组合起来,分别是这...
Batch-normalized Maxout Network in NetworkJia-Ren Chang Department of Computer Science National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan Yong-Sheng Chen Department of Computer Science National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan Corresponding author. This work was supported in part by the Taiwan ...
Table 2: Comparison of test errors on MNIST without data augmentation, in which k denotes the number of maxout pieces. Parse references Method Error (%) Stochastic pooling [29] 0.47 Maxout network (k=2) [7] 0.47 NIN [18] 0.45 DSN [15] 0.39 MIM (k=2) [17] 0.35±0.03 RCNN-96 [...
Improving deep neural network acoustic models using generalized maxout networks Recently, maxout networks have brought significant improvements to various speech recognition and computer vision tasks. In this paper we introduce two new... X Zhang,J Trmal,D Povey,... - IEEE International Conference ...
2)尝试使用Leaky ReLU/Maxout/ELU 3)可以使用tanh,但期望不要太高 4)不要使用sigmoid 3. 数据预算处理(Data Preprocessing) 为什么输入数据需要归一化(Normalized Data)? 归一化后有什么好处呢?原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据与测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也大大降低;另外...
2)尝试使用Leaky ReLU/Maxout/ELU 3)可以使用tanh,但期望不要太高 4)不要使用sigmoid 3. 数据预算处理(Data Preprocessing) 为什么输入数据需要归一化(Normalized Data)? 归一化后有什么好处呢?原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据与测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也大大降低;另外...
Batch-normalized maxout network in network. arXiv preprint arXiv:1511.02583, 2015.Jia-Ren Chang and Yong-Sheng Chen. Batch-normalized maxout network in network. arXiv preprint arXiv:1511.02583, 2015.Chang, J.-R. and Chen, Y.-S. Batch-normalized Maxout Network in Network. ArXiv e-prints,...
Deep Learning 27:Batch normalization理解——读论文“Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift ”——ICML 2015 夜空中最帅的星 2017-02-22 16:20 阅读:2750 评论:0 推荐:0 编辑 Deep Learning 24:读论文“Batch-normalized Maxout Network in Network”——...
2)尝试使用Leaky ReLU/Maxout/ELU 3)可以使用tanh,但期望不要太高 4)不要使用sigmoid 3. 数据预算处理(Data Preprocessing) 为什么输入数据需要归一化(Normalized Data)? 归一化后有什么好处呢?原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据与测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也大大降低;另外...