我在倒数第二个全连接层前，加了个BN层，网络训练集损失和测试集损失下降很多，而不加BN，网络效果却很差劲，这正常吗？，是不是BN的位置和加的数量对网络的影响也很大？目前我的网络只加了一个BN
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关注影响肯定是有影响，但是绝对不是越多越好，有时候某一层不加确比每层都加表现好
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- 2022-08-27 15:22回答 2 已采纳 影响肯定是有影响，但是绝对不是越多越好，有时候某一层不加确比每层都加表现好
- 2022-03-22 17:29回答 1 已采纳 输入归一化和模型中的bn这两不一样建议都加上 归一化会方便网络拟合和泛化
- 2023-02-20 16:17回答 1 已采纳 此回答引用GPT下面介绍一些方法来解决神经网络输出取边界值的问题： 1.改变激活函数：选择不同的激活函数可能会影响神经网络的输出范围。比如ReLU激活函数在输入大于0时输出正数，小于0时输出0，所以如
- 2023-05-04 22:42深|码|洞|悉的博客 2023 hnust 大三下 人工智能导论课程 期中考试复习笔记 最新版请移至[github](https://github.com/3210448723/ArtificialIntelligenceCourse)
- 2022-02-14 21:42回答 2 已采纳 from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization
- 2021-07-21 11:35回答 4 已采纳 要爬 什么数据,请求的哪个网址,直接放你的代码
- 2018-12-28 13:06回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/weixin_30593261/article/details/99152681
- 2021-08-17 13:00深度学习技术前沿的博客 很明显，全国范围内的计算机视觉相关的岗位是远远大于一千这个数的（如果比这个数小，各位还是都退了吧），所以至少从一般的计算机视觉岗位来说，一作顶会是很大的加分项，绝不是必须项。 作者：夕小瑶 链接：...
- 2017-08-14 05:50回答 1 已采纳 I use this insteadly. It is a golang wrapper around pbc library.
- 2021-10-14 14:21回答 1 已采纳 def check_fermat(a, b, c, n): if n > 2 and a ** n + b ** n == c ** n: print('天哪，费马弄错了
- 2021-04-14 14:56回答 2 已采纳 Keras默认会占满显存的。下列代码是动态使用，也就是按需分配的： import keras.backend.tensorflow_backend as KTF import tensorflow
- 2021-01-23 10:05小白学视觉的博客 我想这可能也是最初的BN论文选择把BN层放在非线性激活之前的原因。 但是ReLU的画风和它们完全不一样啊。 实际上，最初的BN论文虽然也在使用ReLU的Inception上进行了试验，但首先研究的是sigmoid激活。因此，试验ReLU...
- 2021-03-30 20:41回答 3 已采纳 您好，我是有问必答小助手，你的问题已经有小伙伴为您解答了问题，您看下是否解决了您的问题，可以追评进行沟通哦~ 如果有您比较满意的答案 / 帮您提供解决思路的答案，可以点击【采纳】按钮，给回答的小伙伴
- 2022-05-06 10:05小白学视觉的博客 选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/83626029已授权转载，如需转载请联系作者之前面试过程中被问到过两个问题：（1）深度学习中batch size的大小对训练过程的影响是...
- 2023-05-21 17:44kv1830的博客 很多介绍yolov5的文章都会讲到focus层，但是如果你去看yolov5的源码（比如yolov5-6.2, yolov5-7.0等较新的版本），你会发现代码里还有focus层，但是没用到它。原因是focus层已经被6乘6步长2的卷积层替代了，因为它们...
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