xuemo188

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谢谢您在百忙之中对我问题的回答 我还有一点不清楚 在损失函数里面好像没有体现出来啊 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/55520460/69733230-fc467100-1167-11ea-99c1-94ef9387298d.png) ![image](https://user-images.githubusercontent.com/55520460/69733391-37e13b00-1168-11ea-93be-47e354526db8.png)

在训练的过程中,loss好像没有出现L1正则化的项

非常感谢您对我问题的回答,非常友好的博主 我还想请教您以下,对BN层L1正则化的过程,只是对反向调整参数 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/55520460/69895399-77c34080-1369-11ea-86ce-25416556718c.png) 不需要改动loss是这样的吗 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/55520460/69895406-8ad61080-1369-11ea-82b0-120ec92f8581.png)

![image](https://user-images.githubusercontent.com/55520460/69895768-d04a0c00-1370-11ea-801b-51d0a6733ed0.png) 我理解的L1正则化是这样

您好,我想问一个问题,为什么BN层中的缩放因子越大,该通道参数越重要呢?论文里面好像没有体现

大佬我想问下 BN层的缩放因子越大,代表这个channel 对模型output的贡献越大这句话是为什么呢?在直观上是理解,有证明吗