❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_19
? Как работает Batch Normalization в PyTorch ? (Часть_2)
Масштабирование и сдвиг: После центрирования и масштабирования активаций, они масштабируются путем умножения на масштабирующий (scaling) коэффициент и сдвигаются путем добавления смещающего (shifting) коэффициента. Эти коэффициенты являются обучаемыми параметрами и оптимизируются вместе с другими параметрами модели.
Вывод активаций: Нормализованные и сдвинутые активации передаются на вход следующего слоя нейронной сети.
? Телеграм-канал: t.me/DenoiseLAB (Если вы хотите быть в курсе всех последних новостей и знаний в области анализа данных);
Data Analyst
Недавно я обновил свою видеокарту до RTX-5060-TI 16GB. Получив новую карту я решил исследовать, что можно на ней запустить из нейросетей. Традиционно пишут, что нормальные ИИ модели начинаются с rtx3090 и выше, что ниже 24GB VRAM жизни нет. В этой статье я постараюсь развеять этот миф.
