探索深度学习模型中使用群归一化在阿尔茨海默病分类中的有效性
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。使用 Group Normalization 作为批量归一化(Batch Normalization)的替代方法来解决其在深度学习模型中所面临的严重挑战,具有与或提高分类准确率的可比性,而且可以自然地从预训练阶段转移到微调阶段。
本文介绍了一种名为Group Whitening的新型批量归一化方法,结合了白化方法和Group Normalization的优点,避免了普通批量归一化的缺点,并通过实验验证了其在不同架构中的性能优势。