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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
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 介绍了一种名为Group Whitening的新型批量归一化方法。
- 该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。
- 分析了批归一化的表征能力与批大小（组数）的关系。
- 通过在ResNet和ResNeXt上的实验验证了Group Whitening的性能优势。
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