深度学习好文记录，反复学习

recent update time：2023.12.4

深度学习入门 – 知乎、这本书也很好，作者写的专栏不错。

机器学习，深度学习一些好文_一只菜得不行的鸟的博客-CSDN博客

卷积神经网络学习路线（五）| 卷积神经网络参数设置，提高泛化能力？_”eval_type\”:\”pr”-CSDN博客

一文读懂官方给出torch.nn.RNN API的参数及手写RNN API复现_nn.rnn参数-CSDN博客

关于BN折叠的问题

使用Batch Normalization折叠来加速模型推理-CSDN博客

BN层和前一层（Conv，Linear）

通常，在batch normalization层之前的层中是没有bias的，因为这是无用的，也是对参数的浪费，因为任何常数都会被batch normalization抵消掉。

在深度神经网络中，有时在 Batch Normalization 层之前的线性层（例如全连接层或卷积层）会被设计为没有偏置（bias）。这样的设计是有一些原因的，尤其是在使用 Batch Normalization 时：

Batch Normalization的效果： Batch Normalization 在其操作中包含了均值的减去和方差的除以等操作，这些操作本身具有平移和缩放的效果。如果在 Batch Normalization 层之前加上了偏置，它的作用在某种程度上会被 Batch Normalization 的操作所抵消，从而可能减弱 Batch Normalization 的效果。

BN

标准化与归一化_标准化和归一化_Weber77的博客-CSDN博客

深入理解BatchNorm的原理、代码实现以及BN在CNN中的应用-CSDN博客

ML领域更常使用标准化，如果数据不为稳定，存在极端的最大最小值，不要用归一化。z值归一化=标准化

BN可以省去dropout，L1, L2等正则化处理方法.

CrossEntopyLoss

【Pytorch基础】torch.nn.CrossEntropyLoss损失函数介绍_一穷二白到年薪百万的博客-CSDN博客用法：注意，传入的input必须是(batch_size, num_classes)，targets必须是(batch_size)。

loss = nn.CrossEntropyLoss()(y_pred, y_)
or
criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(device)
loss = criterion(y_pred, y_)

这人写的都不错：

Transformer 相关理解（上）_向量内积 相似性-CSDN博客