Diese Vorlesung gibt einen Überblick über Normalisierungsschichten in tiefen Netzwerken (wie LayerNorm und BatchNorm). Sie behandelt auch Methoden zur Regularisierung von Netzwerken, einschließlich L2-Regularisierung und Dropout. Schließlich besprechen wir einige Herausforderungen bei der Interaktion von Optimierung, Initialisierung, Normalisierung und Regularisierung.
Inhalte:
00:00:00 - Einführung
00:01:07 - Initialisierung vs. Optimierung
00:12:22 - Normalisierung
00:13:51 - Layer-Normalisierung
00:19:12 - LayerNorm-Illustration
00:23:05 - Batch-Normalisierung
00:27:29 - Minibatch-Abhängigkeit
00:34:03 - Regularisierung tiefer Netzwerke
00:36:34 - Regularisierung
00:40:27 - L2-Regularisierung auch bekannt als Gewichtszusammenbruch
00:53:27 - Warnhinweise zur L2-Regularisierung
00:55:38 - Dropout
00:58:55 - Dropout als stochastische Approximation
01:04:36 - Viele Lösungen ... viele weitere Fragen
01:06:44 - BatchNorm: Ein illustratives Beispiel
01:12:36 - BatchNorm: Weitere Vorteile?
01:15:46 - Die wichtigste Botschaft