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Paper: Layer Normalization

  • 2016.7.21, NIPS 2016, Jimmy Lei Ba, University of Toronto(多伦多)

Normalization可以降低训练时间。

Batch Normalization，计算mini-batch的均值和方差，在FFN(Feed Forward Neural Networks)中，显著降低训练时间。

Layer Normalization，对于单个single样本进行归一化，增加两个学习量，gain和bias(偏置)，同时，训练和测试的表现是一致的，与BN不同。

LN直接使用到RNN(Recurrent Neural Networks)，显著的降低训练时间。

FFN类似于： a i l

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