【摘 要】
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深度学习已经广泛应用到各个领域,如计算机视觉和自然语言处理等,并都取得了明显优于早期机器学习算法的效果.在信息技术飞速发展的今天,训练数据逐渐趋于大数据集,深度神经
【机 构】
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中国石油大学（北京）自动化系,哈尔滨工业大学（深圳）机电工程与自动化学院
【基金项目】
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国家重点研究发展计划基金(2016YFC0303703-03),中国石油大学(北京)年度前瞻导向及培育项目基金(2462018QZDX02)资助
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深度学习已经广泛应用到各个领域,如计算机视觉和自然语言处理等,并都取得了明显优于早期机器学习算法的效果.在信息技术飞速发展的今天,训练数据逐渐趋于大数据集,深度神经网络不断趋于大型化,导致训练越来越困难,速度和精度都有待提升.2013年,Ioffe等指出训练深度神经网络过程中存在一个严重问题:中间协变量迁移(Internal covariate shift),使网络训练过程对参数初值敏感、收敛速度变慢,并提出了批归一化(Batch normalization,BN)方法,以减少中间协变量迁移问题,加快神经
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