每日三篇 | 损失项归一化；Scala机器学习库；可视化深度学习模型训练过程

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Regularizing by the Variance of the Activations' Sample-Variances

传统的归一化技术显式地归一化激活值，而特拉维夫大学Etai Littwin、Facebook AI研究院Lior Wolf在NIPS 2018上提出了一种通过添加损失项进行归一化的新方法。新添加的损失项有助于平稳不同mini-batch间激活的方差。在CNN和全连接网络上的试验表明，相比BN，这一新方法可以提高精确度。

地址：http://papers.nips.cc/paper/7481-regularizing-by-the-variance-of-the-activations-sample-variances

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doddle-model: immutable machine learning in Scala

基于Scala的数值运算库Breeze构建，提供doddle（不可变对象）供并行计算使用，API风格类似scikit-learn。提供了特征预处理、评估测度、基线模型、线性模型、模型选取等功能。

地址：https://picnicml.github.io/

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Deep Replay 可视化深度学习模型训练过程

Deep Replay是一个可视化深度学习模型训练过程的工具。它包含一个Keras回调ReplayData，用于在网络过程中收集信息，以及一个Replay类，基于所收集的信息创建多种可视化。

地址：https://github.com/dvgodoy/deepreplay

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