Normalization

层归一化Layer Normalization

层归一化层归一化（LayerNormalization）是一种神经网络中常用的归一化技朧，用于在训练过程中加速收敛、稳定训练，并提高模型的泛化能力。与批归一化（BatchNormalization）类似，层归一化是一种归一化技朧，但是它是对每个样本的特征进行归一化，而不是对整个批次的特征进行归一化。层归一化的计算公式如下：[LayerNorm(x)=γx−μσ2+ϵ+β][\text{LayerN

Summer_Anny·2025-06-29 05:06

【大模型】【机器学习】【面试宝典】

1.什么是归一化（Normalization）？归一化是神经网络训练过程中的一项重要技巧，目的是：缓解梯度爆炸/消失加快收敛

曾小文·2025-06-27 04:00

手撕 Layer Normalization

它与BatchNormalization不同，LayerNormalization是在单个样本的特征维度上进行归一化，而不是在批次维度上。具体步骤如下：1.计算均值和方差：对每个样本的所有特征计算均值和方差。2.标准化：将每个特征减去均值，除以标准差，使其分布的均值为0，方差为1。3.缩放和平移：通过可学习的参数gamma和beta对标准化后的结果进行缩放和平移。importnumpyimport

·2025-06-16 04:28

基于线性回归的数据预测

2.数据预处理：完成标准化（Normalization）、特征选择或缺失值处理等步骤。3.使用线性回归模型进行建模。

所见即所得11111·2025-05-22 07:29

Batch Normalization原理与代码实例讲解

BatchNormalization原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的应用取得了显著的成果，然而，深度神经网络容易受到内部协变量偏移的影响，导致模型难以训练。BatchNormalization作为一种正则化技术，能够有效缓解这个问题，并提高模型的收敛

AI天才研究院·2025-05-18 13:39

机器学习07-归一化与标准化

归一化与标准化一、基本概念归一化（Normalization）定义：将数据缩放到一个固定的区间，通常是[0,1]或[-1,1]，以消除不同特征之间的量纲影响和数值范围差异。

吹风看太阳·2025-05-17 12:04

深度学习 ----- 数据预处理

Augmentation）改变图像外观/几何结构，提升泛化能力翻转、旋转、缩放、色调扰动等分类、检测、分割等Mixup/CutMix合成新图像/标签组合，提升鲁棒性alpha（混合程度）小数据集、过拟合任务标准化（Normalization

灬0灬灬0灬·2025-05-10 14:06

深度学习之与学习相关的技巧（篇三Batch Normalization与正则化）

#深度学习在上一篇，我们观察了各层的激活值分布，并从中了解到如果设定了合适的权重初始值，则各层的激活值分布会有适当的广度，从而可以顺利地进行学习。那么，为了使各层拥有适当的广度，“强制性”地调整激活值的分布会怎样呢？实际上，BatchNormalization[11]方法就是基于这个想法而产生的。1.BatchNormalizationBatchNormalization[1]是一种在深度学习中用

挚爱我甜~·2025-04-29 19:54

深度卷积神经网络（CNN）— 批量规范化（batch normalization）

批量规范化（BatchNormalization,BN）批量规范化（BatchNormalization,简称BN）是由SergeyIoffe和ChristianSzegedy在2015年提出的一种深度学习技术，用于解决深层神经网络中的梯度消失或梯度爆炸问题，并加速模型的训练过程。BN是深度学习领域中的一个重要创新，它在许多网络架构（如ResNet、GoogLeNet等）中被广泛使用。1.BN的主

彬彬侠·2025-04-29 19:52

Batch Normalization和Layer Normalization和Group normalization

文章目录前言一、Groupnormalization二、批量规范化(BatchNormalization)三、层规范化（LayerNormalization）四、LayerNormalization和BatchNormalization作用前言批量规范化和层规范化在神经网络中的每个批次或每个层上进行规范化，而GroupNorm将特征分成多个组，并在每个组内进行规范化。这种规范化技术使得每个组内

胡乱儿起个名·2025-04-29 19:52

LLaMA 的模型结构

1.LLaMA的Transformer架构改进LLaMA基于经典的Transformer架构，但与原始的Transformer相比有几点重要改进：前置层归一化（Pre-Normalization）：LLaMA

Jul.01·2025-04-27 06:37

图形数据建模基础知识

示例：3.建模关系（RelationshipDesign）原则：示例：4.测试图模型目的：5.重构图模型（Refactoring）场景：方法：示例：分析查询语义正交标签表示类层次结构6.避免重复数据（Normalization

一直走下去-明·2025-04-19 20:28

【python机器学习】——归一化

#归一化归一化normalization归一化的目的归一化有可能提高精度最大值最小值归一化标准归一化代码实现标准归一化总结归一化normalization归一化的目的归一化（Normalization）

爱读书的无业游民·2025-04-14 23:41

常见的归一化（Normalization）方法

本文详解深度学习中常见的归一化方法。【归一化是将数据按比例缩放，使之落入一个特定的区间】目录1.批量归一化（BatchNormalization，BN）1.1数学原理1.2代码示例2.层归一化（LayerNormalization，LN）2.2代码示例3.实例归一化（InstanceNormalization，IN）3.1数学原理3.2代码示例1.批量归一化（BatchNormalization，

scu_ding1·2025-04-14 15:46

层归一化详解及在 Stable Diffusion 中的应用分析

在深度学习中，归一化（Normalization）技术被广泛用于提升模型训练的稳定性和收敛速度。本文将详细介绍几种常见的归一化方式，并重点分析它们在StableDiffusion模型中的实际使用场景。

AIGC_增益·2025-04-13 01:10

大模型时代的归一化技术：解密Transformer架构中Pre-Norm与RMSNorm的黄金组合

在这革命性的架构中，归一化（Normalization）技术扮演着至关重要的角色，它像精密的调谐器，确保模型在深层结构中稳定训练并高效学习。然而

流云雲·2025-04-11 18:18

时间序列预测 | Python实现Attention-Transformer时间序列预测

main.pyimportargparsefromcollectionsimportdefaultdictfromdataset_TSAT_ETTm1_48importgenerate_ETTm1_datafromdataset_graphimportconstruct_TSAT_dataset,graph_collate_func_TSAT_normalization_requireimport

前程算法屋·2025-04-05 13:40

卷积神经网络Batch Normalization的作用

BatchNormalization的作用（通俗版）1.像“稳定器”一样校准每层输入想象你在烤多层蛋糕，每层蛋糕的烘烤温度不同（相当于神经网络的每一层数据分布不同）。没有BN时，烤箱温度忽高忽低，导致有的层烤焦（梯度爆炸），有的层不熟（梯度消失）。BN的作用相当于给每一层装了一个自动温度调节器，实时将输入数据调整到标准温度（均值为0，方差为1），保证每层都能均匀受热，训练更稳定。2.让模型训练“少

arron8899·2025-03-23 03:11

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。

秋声studio·2025-03-23 00:19

【nnUnetv2】Code复现

相反的，把重心放在：预处理（resampling和normalization）、训练（loss，optimizer设置、数据增广）、推理（patch-based策略、test-time-augmentations

是Winky啊·2025-03-21 18:35

NLP高频面试题（四）——BN和LN的区别与联系，为什么attention要用LN

在深度学习模型中，Normalization是一种极为重要的技巧，BatchNormalization（BN）和LayerNormalization（LN）是其中最为常用的两种方法。

Chaos_Wang_·2025-03-19 00:24

新手村：数据预处理-特征缩放

常见的特征缩放方法包括标准化（Standardization）和归一化（Normalization）。常见的特征缩放方法标准化（Standardization）将特征转换为均值为0，标准差为1的标

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

Batch Normalization理解

BatchNormalization理解BatchNormalization：批归一化我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理，这样能够加速网络的收敛，如下图所示，对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵，但对于Conv2而言输入的featuremap就不一定满足某一分布规律了（注意这里所说满足某一分布规律并不是指某一个featuremap的数据要满足分布规律，理论上是指整个训练

zhimengxiang·2025-03-14 22:13

深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用

深度学习pytorch之22种损失函数数学公式和代码定义深度学习pytorch之19种优化算法（optimizer）解析深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用摘要归一化

@Mr_LiuYang·2025-03-03 21:55

深度学习归一化与正则化

文章目录深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)2.正则化(Regularization)深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)定义：归一化是指通过某种算法将输入数据或神经网络层的激活值处理后限制在我们需要的特定范围内

鱼儿也有烦恼·2025-02-21 14:22

【ElasticSearch】规范化器（Normalizers）详解

目前可用于规范化器的过滤器列表包括：arabic_normalization、asciifolding、bengali_normalization、cjk_

EulerBlind·2025-02-15 07:54

深度学习｜表示学习｜Batch Normalization 详解：数学、代码与经验总结｜22

如是我闻：在深度学习模型中，BatchNormalization（简称BN）是一种常用的技术，能有效加速训练并提高模型的稳定性。BN通过对mini-batch数据进行归一化，使每层的输入数据分布保持稳定，从而缓解梯度消失/爆炸问题，同时减少对权重初始化的敏感性。在本篇文章中，我们将从数学推导、代码实现和经验总结三个方面，详细探讨BatchNormalization的工作原理，并分析为什么BN应该放

漂亮_大男孩·2025-02-11 08:56

Scanpy源码浅析之pp.normalize_total

__version__#'1.9.1'例子函数pp.normalize_total用于Normalizecountspercell，其源代码在scanpy/preprocessing/_normalization.py

何物昂·2024-09-16 00:52

大模型入门（一）

大模型入门（一）一、LLaMa模型介绍1）Pre-normalization2）SwiGLU激活函数3）RoPE旋转位置编码二、Alpaca模型介绍三、Vicuna模型介绍大模型入门（一）——LLaMa

pit_man·2024-09-08 05:40

[Instance Normalization] The Missing Ingredient for Fast Stylization

BN->IN，能有效提升纹理风格转化任务的图像生成质量1、原因1）生成图像的对比度主要取决于style图像，而非content图像；通过instancenormalization，可以去除content图像的个体对比度差异，从而简化生成过程2）高度非线性的contrastnormalization很难通过CNNblock（包含卷积、池化、上采样、BN等）来实现，因此需要直接在architectur

emergency_rose·2024-09-06 08:32

深度学习速通系列:归一化和批量归一化

下面详细解释这两种技术：归一化（Normalization）归一化是指将数据的数值范围调整到一个特定的区间，通常是[0,1]或者[-1,1]，或者使其具有零均值和单位方差。

Ven%·2024-09-06 04:12

计算（Computation）即常规化（Normalization）

一个表达式（Expression）的计算过程即是其常规化（Normalization）的过程，最终结果为某个类型的元素，即该表达式的值（Value）。

KeithTsui·2024-08-30 13:45

MySQL 数据库的规范化与反规范化详解

在数据库设计中，规范化（Normalization）和反规范化（Denormalization）是两个重要的概念，它们直接影响数据的存储效率、数据一致性以及查询性能。

yimeixiaolangzai·2024-08-27 10:56

sklearn preprocessing

sklearnpreprocessing代码代码来自Anaconda软件里sklearn模块init.py"""The:mod:`sklearn.preprocessing`moduleincludesscaling,centering,normalization

perfectmanman·2024-08-25 06:58

深度学习代码|Batch Normalization批归一化的代码实现

丁希希哇·2024-02-20 11:13

深度学习中Batch/Layer/Instance/Group normalization方法

图片中，N是batchsize，c是channel。BN：在每一个channel内，对H，W，Batch做平均LN：在每一个batch内，对H，W，Channel做平均IN：在每一个channel和batch内，对H，W做平均GN：在每一个batch内，将channel进行分组，在分组内对H，W做平均。

__momo__·2024-02-19 15:11

批归一化（Batch Normalization，简称BN）层的作用！！

批归一化（BatchNormalization，简称BN）层在卷积神经网络中的作用主要有以下几点：规范化数据：批归一化可以对每一批数据进行归一化处理，使其均值接近0，方差接近1。这有助于解决内部协变量偏移（InternalCovariateShift）问题，即网络训练过程中，由于每层的参数更新，导致后续层的输入分布发生变化。加速训练：通过规范化数据，批归一化可以使得网络更容易训练，因为网络不再需要

小桥流水---人工智能·2024-02-11 15:40

Batch Normalization本质：平滑优化空间

相信BN层对大家来说并不陌生，今天除了讲解BN被大家说的比较多的东西外会讲一下BN真正work的本质。今天之所以来讲解BN是因为早上听了一个旷视的讲座，听完之后发现旷视研究院在今年1月19日发表的用来解决小批量训练BN不稳定的问题论文：MABN。这对于一般用自己电脑来训练网络的我来说感觉是一个福音，可以减缓batch_size设小之后性能降低的问题（谷歌在一个月前也提出了改进的FRN：一种不依赖b

CristianoC·2024-02-11 11:51

各种Normalization的区别

https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/82864477https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79810040其中两维C和N分别表示channel和batchsize，第三维表示H,W，可以理解为该维度大小是H*W，也就是拉长成一维，这样总体就可以用三维图形来表示。图片.pngB

小幸运Q·2024-02-11 03:44

JPEG图像格式加速神经网络训练--使用DCT训练CNN

系数与JPEG直接利用DCT系数阶段1:数据准备步骤1:读取JPEG文件结构步骤2:提取量化表和Huffman表步骤3:解析图像数据步骤4:反量化步骤5:获取DCT系数阶段2:输入处理预处理1:正规化（Normalization

kadog·2024-02-10 12:00

机器学习数据预处理方法（数据重编码） ##2

OrdinalEncoder自然数排序2.OneHotEncoder独热编码3.ColumnTransformer转化流水线二、连续字段的特征变换1.标准化（Standardization）和归一化（Normalization

恒c·2024-02-05 22:41

LLaMA 模型中的Transformer架构变化

目录1.前置层归一化（Pre-normalization）2.RMSNorm归一化函数3.SwiGLU激活函数4.旋转位置嵌入（RoPE）5.注意力机制优化6.GroupQueryAttention7.

samoyan·2024-02-05 13:57

sklearn实现数据标准化（Standardization）和归一化（Normalization）

标准化（Standardization）sklearn的标准化过程，即包括Z-Score标准化，也包括0-1标准化，并且即可以通过实用函数来进行标准化处理，同时也可以利用评估器来执行标准化过程。接下来我们分不同功能以的不同实现形式来进行讨论：Z-Score标准化的评估器实现方法#首先是评估器导入fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#评估器的实例

恒c·2024-02-04 23:02

sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化

文章目录数据标准化的原因作用归一化最大最小归一化针对规模化有异常的数据标准化线性比例标准化法log函数标准化法正则化Normalization标准化的意义数据标准化的原因某些算法要求样本具有零均值和单位方差

Cachel wood·2024-02-03 07:35

机器学习复习（6）——numpy的数学操作

两个数组做减法运算b-a运行结果：计算数组的平方#b*2代表数组b每个元素乘以2#b**2代表数组b每个元素的2次方b**2运行结果：计算数组的正弦值#计算数组的正弦值np.sin(a)#np.cos(a)运行结果：normalization

不会写代码！！·2024-02-01 10:16

【深度学习】【BN】batch normalization（批量归一化）详解

批量归一化（batchnormalization）开山之作：#BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift时间：2015年训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。批量归一化是一种流行且有效的技术，尤其是可以加速深层网络的收敛速度。1、为什么使用批量归

忘却的旋律dw·2024-01-31 23:16

机器学习和深度学习中的normalization(归一化)

在机器学习和深度学习中，normalization（归一化）是一种重要的数据预处理步骤，它的目的是改变数值数据的形式，以使其在一个固定的范围内，通常是0到1，或者使其均值为0，标准差为1。

实名吃香菜·2024-01-31 12:18

【深度学习】数据归一化/标准化 Normalization/Standardization

目录一、实际问题二、归一化Normalization三、归一化的类型1.Min-maxnormalization(Rescaling)2.Meannormalization3.Z-scorenormalization

神也在Copy·2024-01-31 09:36

二维码提高对比度文献调研(2)--HINet: Half Instance Normalization Network for Image Restoration

目录简介主要idea实验简介实验结果所遇到的问题运行失败信息GPU不够简介（1）论文名称：HINet:HalfInstanceNormalizationNetworkforImageRestorationCVPR2021（2）论文链接：https://arxiv.org/abs/2105.06086（3）源代码：https://github.com/megvii-model/HINet主要idea

utflpc·2024-01-30 23:08

【论文阅读】Long-Tailed Recognition via Weight Balancing（CVPR2022）附MaxNorm的代码

文章主要讨论了三种方法：L2normalization,weightdecay,andMaxNorm本文提出了一个两阶

鱼小丸·2024-01-30 20:38

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