Esta aula oferece uma visão geral das camadas de normalização em redes profundas (como LayerNorm e BatchNorm). Também discute métodos para regularizar redes, incluindo regularização L2 e Dropout. Finalmente, abordamos alguns desafios com a interação entre otimização, inicialização, normalização e regularização.
Conteúdos:
00:00:00 - Introdução
00:01:07 - Inicialização vs. otimização
00:12:22 - Normalização
00:13:51 - Normalização de camada
00:19:12 - Ilustração de LayerNorm
00:23:05 - Normalização em lote
00:27:29 - Dependência de minibatch
00:34:03 - Regularização de redes profundas
00:36:34 - Regularização
00:40:27 - Regularização L2, também conhecida como decaimento de peso
00:53:27 - Avisos sobre a regularização L2
00:55:38 - Dropout
00:58:55 - Dropout como aproximação estocástica
01:04:36 - Muitas soluções ... muitas mais perguntas
01:06:44 - BatchNorm: Um exemplo ilustrativo
01:12:36 - BatchNorm: Outros benefícios?
01:15:46 - A mensagem final essencial