自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么？看完这篇文章你可能就都懂了

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-- 关注 、 星标 「 智驾最前沿」 、回复“ SOA ”-- ↓↓ 免费 领取：面向智能车辆开发的开放性SOA方案↓↓ La yer Normalization“层归一化”到底是个啥，没了可不可以？ 这是一种神经网络中常用的技术，它通常应用于每个网络层的输出或者激活值。用于在训练过程中对每一层的输入进行归一化处理，就可以确保每一层的输入都具有相似的分布，每个卷积层的输出会被归一化，然后再传递给下一层，以有助于网络学习和稳定训练。 可以用一个简单的卷积神经网络（CNN）来说明层归一化在图像处理中的作用。如果是无层归一化的网络的情况下，每一层的输入可能具有不同的分布，这样再做梯度传递及下降过程中，就会因为不同的分布导致每层更新的模型权值差别较大，此时，模型就会发散。这就是我们经常碰到的梯度爆炸。另外一方面，当网络较深时 ………………………………