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详解神经网络基础部件BN层

摘要:在深度神经网络训练的过程中,由于网络中参数变化而引起网络中间层数据分布发生变化的这一过程被称为内部协变量偏移(Internal Covariate Shift),而 BN 可以解决这个问题。 本文分享自华为云社区《神经网络基础部件-BN层详解》,作者:嵌入式视觉 。 一,数学基础 1.1,概率密度函数 随机变量(random variable)是可以随机地取不同值的变量。随机变量可以是离散的或者连续的。简单起见,本文用大写字母 XX表示随机变量,小写字母 xx表示随机变量能够取到的值。例如,x1x1​ 和 x2x2​ 都是随机变量 XX可能的取值。随机变量必须伴随着一个概率分布来指定每个状态的可能性。 概率分布(probability distribution)用来描述随机变量或一簇随机变量在每一个可能取到的状态的可能性大小。我们描述概率分布的方式取决于随机变量是离散的还是连续的。 当我们研究的对象是连续型随机变量时,我们用概率密度函数(probability density function, PDF)而不是概率质量函数来描述它的概率分布。 更多内容请阅读《花书》第三章-概率与...

白鲸开源发布迁移工具 Airphin 并开源,2 步迁移 Airflow 至 Dolphinscheduler

2022 3 年 2 月 22 日,白鲸开源正式发布调度系统迁移工具 Airphin,并宣布将其开源。借助 Airphin,用户可 2 步将调度系统从 Airflow 迁移至 Apache DolphinScheduler,为有调度系统迁移需要的用户带来极大便利。 Airphin是什么? Airphin 是白鲸开源研发的开源迁移工具, 目的是将 Apache Airflow DAGs 文件转换成 Apache DolphinScheduler Python SDK 定义文件,从而实现用户将调度系统(Workflow orchestration)从 Airflow 迁移到 DolphinScheduler 的目的。它是一个基于多规则的 AST 转换器,使用 LibCST 来解析和转换 Airflow 的 DAG 代码,其全部规则使用 Yaml 文件定义,并提供了一定的自定义规则扩展能力。 近期,Airphin 已经发布了0.0.12 版本,提供了丰富的功能,可以更好地帮助用户完成 Airflow 到 Apache DolphinScheduler 的迁移。 注释:AST 是 Abstra...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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