畳み込みニューラルネットワークの正規化層
[テ225]
正規化処理: 平均0、分散1
[黒299,364]
・バッチ正規化: ミニバッチ内のすべてのデータを用いて、ある層のチャンネルごとに正規化を行う手法 (前層の出力を正規化 [黒121])
・レイヤー正規化: ある層のすべてのチャンネルを用いて、ミニバッチ内のデータごとに正規化…
・インスタンス正規化: ミニバッチ内のデータごと、チャンネルごとに正規化…
・グループ正規化
参考文献: ***は、ページ番号。
[テ***] 『深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト』第3版
[黒***] 『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』第3版