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每日一博 | 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...

Thoughtworks 技术专家 Phodal:2022 年前端趋势总结

Phodal 黄峰达(Phodal),《前端架构:从入门到微前端》《自己动手设计物联网》等多本技术书籍作者、Thoughtworks 技术专家。开坑,开到填不完的知名开源挖坑选手。乐于分享软件开发经验,以帮助开发人员创建更好的 KPI。现在,经常在 IDE、图形引擎和编译器相关的领域游荡。 近日,OSCHINA 和 Gitee 联合发布了《2022 中国开源开发者报告》。Thoughtworks 技术专家Phodal在报告中对开源大前端领域发展进行了解读,以下为原文。 2022 年前端趋势总结 类微前端:丰富与灵活的各类模式 与多年前相比,微前端及类微前端模式已经灵活多变: 微内核模式,即胖 vendor + 插件式的瘦组件。 标准微前端模式,基于定制的底座,以使各个应用、组件完全独立。 混合模式,即介于微内核与微服务化模式,诸如半嵌入的微内核模式。 无组件模式,诸如基于 Web Components、Islands 架构模式构建丰富的组件集。 现在,我们的挑战变成:如何选择合适的模式? 工具链:追求速度与非凡体验 众所周知,JavaScript 的工具链存在执行速度的问题,主要体现在...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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