The Machine Learning Area at Microsoft Research Asia pushes the frontier of machine learning from the perspectives of theory, algorithms, and applications. Our research interests cover deep learning, ...

而且他们附加了一个 KL Penalty (惩罚项, 不懂的同学搜一下 KL divergence), 简单来说, 如果 new Policy 和 old Policy 差太多, 那 KL divergence 也越大, 我们不希望 new Policy 比 old Policy 差太多, 如果会差太多, 就相当于用了一个大的 Learning rate, 这样是不好的, 难收敛.

批标准化通俗来说就是对每一层神经网络进行标准化 (normalize) 处理, 我们知道对输入数据进行标准化能让机器学习有效率地学习. 如果把每一层后看成这种接受输入数据的模式, 那我们何不 批标准化 所有的层呢? 具体而且清楚的解释请看到 我制作的 什么批标准化 ...