通过梯度归一化减轻深度残差网络中的梯度重叠以改善非凸优化
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了深度残差网络中因跳跃连接导致的梯度重叠问题，进而影响优化效率。我们提出了Z-score归一化（ZNorm）作为管理梯度重叠的有效方法，能够标准化各层的梯度并减少重叠带来的负面影响。实验表明，ZNorm在非凸优化场景下显著改善了训练过程，增强了大规模数据处理中的模型性能。
本研究提出Z-score归一化（ZNorm），有效解决深度残差网络中跳跃连接引起的梯度重叠问题，显著提升训练效率和模型性能。
