ViewTube

Each block in this study consists of Batch Normalization, ReLU activation, and Max Pooling. We analyze the trade-offs between a ...

Batch normalization.

Batch Normalization is a technique used in deep learning to stabilize and accelerate neural network training by normalizing layer ...

Why did deep learning suddenly get 14x faster? It wasn't just better GPUs. It was one clever trick called Batch Normalization.

... from Batch Normalization Related Videos: https://www.youtube.com/watch?v=cwwbcpN2XoM - Batch Normalization Explained ...

Architecture: Includes specialized Residual Blocks with $3 \times 3$ convolutions and batch normalization.Global Average ...

... deep neural nets can be fragile and introduce the first modern innovation that made doing so much easier: Batch Normalization.

Researchers kept hitting a critical mathematical error that caused networks to effectively "forget" everything they were trying to ...

... #batchnormalization #gan #diffusionmodels #stablediffusion #autoencoders #vae #semanticsegmentation #sentimentanalysis ...

به یک چالش واقعی از دنیای کسب‌وکار خوش آمدید! در این پروژه، می‌خواهیم با تحلیل داده‌های یک کمپین بازاریابی بانکی، پیش‌بینی ...

چرا نرمال‌سازی یکی از مهم‌ترین قدم‌ها در عمل است؟ در این قسمت به صورت عملی می‌بینیم که چگونه نرمال‌سازی، سرعت و پایداری آموزش مدل ...

حالا بیایید جادوی نرمال‌سازی (Normalization) را ببینیم! با مقیاس‌بندی (Scaling) داده‌ها، تمام ویژگی‌ها را در یک بازه یکسان (مثلاً ۰ ...

اینجا موتور یادگیری روشن میشه! در این قسمت، قلب تپنده آموزش مدل یعنی حلقه آموزش (Training Loop) رو در پایتورچ (PyTorch) ...

چرا آموزش مدل روی داده خام مثل رانندگی با ترمز دستی کشیده است؟ در این قسمت، با یک آزمایش عملی، فاجعه‌بار بودن این رویکرد را ...

مدل ما آموزش دید، اما چقدر خوب قیمت‌ها را تخمین می‌زند؟ در این قسمت، نتایج را با معیارهای ارزیابی (Evaluation Metrics) کلیدی برای ...

لحظه حقیقت فرا رسیده! در این قسمت، مدل خود را با داده‌های آزمون (Test Data) که تا به حال ندیده، به چالش می‌کشیم. با پیاده‌سازی حلقه ...

... How We Stack Layers (3 Common Ways) 20:14 – Dropout Layer 21:29 – Flatten Layer 22:23 – Batch Normalization Layer 24:20 ...