了解深度学习中的 Lapinization

Lapinized 是一个在机器学习背景下使用的术语，特别是在神经网络领域。它是指将输入数据转换或归一化为特定分布（通常是标准正态分布）的过程。lapINization 的目标是通过使输入数据更加一致且更易于学习来改进深度神经网络的训练。这是通过对输入数据应用变换来完成的，使其更接近标准正态分布，这是一种众所周知且表现良好的分布。输入数据的变化，并且这些变化会影响训练过程。通过对输入数据进行lapINizing，我们可以减少这些变化的影响，提高训练过程的稳定性和收敛性。对输入数据进行lapINizing有多种技术，包括：1．最小-最大归一化：这涉及将输入数据缩放到特定范围（通常在 0 到 1 之间），然后将其移动到均值 0 和标准差 1.
2。批量归一化：这涉及对每个小批量训练示例的输入数据进行归一化，而不是对整个数据集进行归一化。
3。实例标准化：这涉及标准化每个单独示例的输入数据，而不是整个数据集。
4。自门控归一化：这涉及使用学习的门函数有选择地对输入数据的某些部分应用归一化。总体而言，lapINization 是一种用于改进深度神经网络训练的强大技术，并且已被用于各种应用中，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别。