Normalization

【深度学习】基于卷积神经网络（tensorflow）的人脸识别项目（二）

活动地址：CSDN21天学习挑战赛目录前言基本思路关于环境通过anaconda导入配置数据集训练集、验证机与测试集划分规则预处理从指定路径读取训练数据设置标签按照指定图像大小调整尺寸数据归一化最值归一化（normalization
林夕07·2022-08-19 12:09

论文分享：「FED BN」使用LOCAL BATCH NORMALIZATION方法解决Non-iid问题

‍‍更多干货内容，请关注公众号：隐语的小剧场本次分享内容基于ICLR2021收录的一篇文章：《FEDBN:FEDERATEDLEARNINGONNON-IIDFEATURESVIALOCALBATCHNORMALIZATION》，这篇论文主要探讨了使用LOCALBATCHNORMALIZATION方法解决Non-iid问题。围绕这篇论文的分享将分为4个部分：1、BATCHNORMALIZATION
·2022-08-09 17:20

【深度学习】从LeNet-5识别手写数字入门深度学习

活动地址：CSDN21天学习挑战赛目录LeNet模型搭建环境安装需要的包创建工程数据集相关代码可以设置GPU训练(默认CPU)通过TensorFlow下载数据集对数据进行归一化处理最值归一化（normalization
林夕07·2022-08-04 20:26

【深度学习】基于tensorflow的服装图像分类训练（数据集：Fashion-MNIST）

天学习挑战赛目录前言了解Fashion-MNIST数据集下载数据集使用tensorflow下载（推荐）数据集分类数据集格式采用CPU训练还是GPU训练区别使用CPU训练使用GPU训练预处理最值归一化（normalization
林夕07·2022-08-04 20:56

Adaptive Normalized Representation Learning for Generalizable Face Anti-Spoofing论文阅读笔记

AdaptiveNormalizedRepresentationLearningforGeneralizableFaceAnti-Spoofing(arxiv.org)基础知识1.BN&IN深度学习中的Normalization
好香-·2022-08-01 07:20

YOLOv4 Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

有大量的特征据说可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论上的论证.有些特征只对某些模型和某些问题进行专门的操作，或者只对小规模的数据集进行操作；而有些特征，如batch-normalization
weixin_37958272·2022-07-22 17:21

深度学习与图像分类

反向传播过程（交叉熵损失和优化器）1误差计算：2误差的反向传播：求误差对权值的偏导（求损失梯度）3权重的更新：4优化器：(对权重更新的方式进行优化)1.3深度学习1梯度消失和激活函数ReLU2[什么是标准化(Normalization
Cedar_Guo·2022-07-21 18:59

BN（Batch normalization）原理

Batchnormalization:AcceleratingdeepnetworktrainingbyreducinginternalcovariateshiftBN层的优点1）加快训练速度，防止过拟合。2）可以避免激活函数进入非线性饱和区，从而造成梯度弥散问题。不用理会拟合中的droupout、L2正则化项的参数选择，采用BN算法可以省去这两项或者只需要小的L2正则化约束。原因，BN算法后，参
Mick..·2022-07-20 07:19

标准化、归一化和正则化的关系

  首先，标准化的英文是Standardization，归一化的英文是Normalization，正则化的英文是Regularization。
阿升1990·2022-07-17 09:28

标准化、归一化和正则化的关系

首先，标准化的英文是Standardization，正则化的英文是Normalization，正则化的英文是Regularization。
阿升1990·2022-07-17 09:00

深度学习机器学习面试题——自然语言处理NLP,transformer,BERT,RNN,LSTM

cbow与skip-gram的区别和优缺点Bert的MLM预训练任务mask的目的是什么CRF原理Bert采用哪种Normalization结构，LayerNorm和BatchNorm区别，
冰露可乐·2022-07-08 07:33

单细胞数据分析中future包的使用

跑锚点整合的时候遇到报错scRNA.anchors<-FindIntegrationAnchors(object.list=scRNAlist,normalization.method="SCT",anchor.features
Hayley笔记·2022-07-01 10:50

Read count、CPM、 RPKM、FPKM和TPM的区别

1.为什么我们要进行Normalization测序深度：某些低表达量的基因只有在较高的测序深度时才能检测到。一般而言，随着测序深度的增加，基因种类以及可变剪接体的数目也会增加。
Hayley笔记·2022-07-01 10:46

Batch Normalization（BN层）详解

1.背景本篇博文主要讲解2015年深度学习领域，非常值得学习的一篇文献：《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》，这个算法目前已经被大量的应用，最新的文献算法很多都会引用这个算法，进行网络训练，可见其强大之处非同一般啊。近年来深度学习捷报连连、声名鹊起，随机梯度下架成了训
AI算法-图哥·2022-06-30 07:36

Batch Normalization(BN)简介

目录1提出背景1.1ICS是什么1.2ICS带来的问题1.2.1训练速度降低1.2.2梯度消失问题1.3ICS能如何被解决1.3.1Whitening1.3.2BatchNormalization的提出2BN算法思想2.1大体思路2.2具体算法2.2.1Training过程中的BN2.2.2Inference过程中的BN2.3CNN中的BN3BN的好处3.1加速模型训练速度3.2对初始值没那么敏感
seven_777k·2022-06-30 07:35

原理解释｜直觉与实现：Batch Normalization

https://www.toutiao.com/a6707566287964340747/作者：HarrisonJansma编译：ronghuaiyang在本文中，我会回顾一下batchnormalization的用处。我也会在Keras中实现一下batchnormalization，并在训练中得到了实际的提升。代码可以在https://github.com/harrisonjansma/Rese
喜欢打酱油的老鸟·2022-06-30 07:52

深度学习-我们为什么需要BN（Batch Normalization）？

https://www.toutiao.com/a6701085143756440068/BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。从字面意思看来BatchNormalization（简
喜欢打酱油的老鸟·2022-06-30 07:51

【深度学习】——BN层（batch normalization）

目录一、“InternalCovariateShift”问题二、BatchNorm的本质思想两个参数r和β的意义——精髓所在三、训练阶段如何做BatchNorm四、BatchNorm的推理(Inference)过程五、BatchNorm的好处一般使用在卷积层后、激活层前BatchNormalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论
有情怀的机械男·2022-06-30 07:52

Batch Normalization（BN）Python实现

defBatchnorm_simple_for_train(x,gamma,beta,bn_param):"""param:x:输入数据，设shape(B,L)param:gama:缩放因子γparam:beta:平移因子βparam:bn_param:batchnorm所需要的一些参数eps:接近0的数，防止分母出现0momentum:动量参数，一般为0.9，0.99，0.999running_
柯南道尔的春天·2022-06-30 07:12

【精读AI论文】inceptionV2 & BN-inception & Batch Normalization & BN & 批量标准化

文章目录前言摘要(Abstract):引言(Introduction)解决方向(TowardsReducingInternalCovariateShift)解决办法(NormalizationviaMini-BatchStatistics)实验(Experiments)inception系列inceptionV1&GoogleNet精读inceptionV2&BN精读inceptionV3精读in
深度不学习！！·2022-06-30 07:05

BN(Batch Normalization)详解，包含pytorch实现、numpy实现

起源对于神经网络来说，如果每一层的数据分布都不一样，后一层的网络则需要去学习适应前一层的数据分布，这相当于去做了domian的adaptation，无疑增加了训练难度，尤其是网络越来越深的情况。BN的那篇论文中指出，不同层的数据分布会往激活函数的上限或者下限偏移。论文称这种偏移为internalCovariateShift，internal指的是网络内部。BN就是为了解决偏移的，解决的方式也很简单
Shashank497·2022-06-30 07:59

经典BN很NB，精读论文《Batch Normalization》

BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift《批量标准化：通过减少内部协变量的偏移加速深度网络训练》首先看摘要和结论，然后分析核心思想，最后总结表格内容和实验细节。目录一、摘要二、结论三、通过小批量统计实现批标准化（1）标准化随机变量（2）批标准化（BN）***（3）训练一个BN
Flying Bulldog·2022-06-30 07:52

批归一化《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》

批归一化《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》读后总结前言文章主要内容与贡献提出了批归一化(BatchNormalization，BN)数值实验前言这是一些对于论文《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingby
geek12138_·2022-06-27 23:07

元学习和持续学习中的Batch Normalization

元学习和持续学习中的NormalizationTASKNORM:RethinkingBatchNormalizationforMeta-Learning,ICML2020各种归一化方法的分析TaskNormalization实验结果CONTINUALNORMALIZATION:RETHINKINGBATCHNORMALIZATIONFORONLINECONTINUALLEARNING,ICLR20
Man in Himself·2022-06-27 23:59

Batch Normalization详解（原理+实验分析）

BatchNormalization详解（原理+实验分析）1.计算过程2.前向传播过程3.反向传播过程4.实验分析4.1实验一：验证有没有BatchNorm下准确率的区别4.2实验二：验证有没有BatchNorm+noisy下准确率的区别4.3实验三：验证有没有BatchNorm+noisy下准确率的区别4.4实验小结5.BatchNorm的其他细节5.1训练和推理阶段时参数的初始化问题5.2Ba
macan_dct·2022-06-27 23:28

Batch Normalization(BN)的简单介绍

BatchNormalization(BN)介绍BN目的：令一批（batch）数据对应的featuremap的每一个维度（每一个channel）满足均值为0，方差为1的分布规律，通过该方法能够加速网络的收敛并提升准确率。BN算法的步骤以及参数求解μ,σ是在正向传播过程中统计得到γ,β是在反向传播过程中训练得到使用BN算法应该注意的问题：1.训练时要将traning参数设置为True，在验证时将tr
Joker__Wa·2022-06-27 23:56

Cross-Iteration Batch Normalization

Cross-IterationBatchNormalization批量归一化的一个众所周知的问题是，在mini-batch的情况下，它的有效性大大降低。当一个mini-batch包含很少的例子时，在训练迭代中，无法可靠地估计归一化所依据的统计数据。为了解决这个问题，我们提出了Cross-IterationBatchNormalization(CBN)，其中来自多个最近迭代的样本被共同利用以提高估计
weixin_37958272·2022-06-27 23:51

Batch Normalization的诅咒

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：SahilUppal编译：ronghuaiyang导读batchnormalization时的一些缺陷。BatchNormalization确实是深度学习领域的重大突破之一，也是近年来研究人员讨论的热点之一。BatchNormalization是一种被广泛采用的技术，使训练更加快速和稳定，已成为最有影响力的方法之一。然而，尽管它具有多
ronghuaiyang·2022-06-27 23:46

Batch Normalization推导过程

一、BN简介BatchNormalization可谓深度学习的一大利器，可以大大提高训练速度，并带有正则化的效果。其能加速训练的原因是因为消除了每层输出结果中的特征偏移，例如我们在训练一个猫的检测器，如果当前batch中的猫均为白色，那么可能会导致训练过程中某一层的权重分布倾向于“颜色为白色”。然而猫有各种颜色，如果网络只拘泥于白色，会大大降低了训练速度。因此，对BatchNormalizatio
Hope_epoh·2022-06-27 23:45

【重点】Batch Normalization的诅咒

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要9分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者：SahilUppal编译：ronghuaiyang来自：AI公园导读batchnormalization时的一些缺陷。BatchNormalization确实是深度学习领域的重大突破之一，也是近年来研究人员讨论的热点之一。BatchNormalization是一种被广泛采用的技术，使训练更加快速和稳定，已成
zenRRan·2022-06-27 23:23

论文阅读|How Does Batch Normalization Help Optimization

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要12分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自：AI部落联盟前言BatchNormalization在2015年被谷歌提出，因为能够加速训练及减少学习率的敏感度而被广泛使用。但论文中对BatchNorm工作原理的解释在2018年被MIT的研究人员推翻，虽然这篇论文在2018年就已经提出了，但是我相信还有很多人和我一样，在网上看相关博客及paper时，大
zenRRan·2022-06-27 23:23

Batch Normalization

首先推荐旷世的视频：https://www.bilibili.com/video/BV1DM4y1w7J4?p=1&share_medium=iphone&share_plat=ios&share_source=COPY&share_tag=s_i×tamp=1640004017&unique_k=Uzf93PU【manim】5分钟理解BatchNormBN添加位置全连接层：添加在每一个
不难真的一点都不南·2022-06-27 23:20

利器Batch Normalization的局限性

目录一、为什么用BatchNormalization1.BatchNormalization简述2.BatchNormalization工作原理3.BatchNormalization优点二、BatchNormalization的局限性1.估计统计的准确度不稳定2.增加了训练时间3.训练和推理不一样的结果4.对于在线学习不好5.对于循环神经网络不好三、可替代BachNormalization方法四
流觞忆梦·2022-06-27 23:15

Batch Normalization深入理解

BatchNormalization深入理解1.BN的提出背景是什么？统计学习中的一个很重要的假设就是输入的分布是相对稳定的。如果这个假设不满足，则模型的收敛会很慢，甚至无法收敛。所以，对于一般的统计学习问题，在训练前将数据进行归一化或者白化（whitening）是一个很常用的trick。但这个问题在深度神经网络中变得更加难以解决。在神经网络中，网络是分层的，可以把每一层视为一个单独的分类器，将一
allein_STR·2022-06-27 23:49

透彻理解BN(Batch Normalization)层

什么是BNBatchNormalization是2015年论文《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》中提出的数据归一化方法，往往用在深度神经网络中激活层之前。其作用可以加快模型训练时的收敛速度，使得模型训练过程更加稳定，避免梯度爆炸或者梯度消失。并且起到一定的正则化作用
csdn__Dong·2022-06-27 23:37

Batch Normalization论文解读

BN原理分析前言为什么会产生梯度消失和梯度爆炸？梯度消失梯度爆炸提出背景什么是InternalCovariateShiftInternalCovariateShift会带来什么问题如何缓解InternalCovariateShiftBatchNormalization整体思路思路算法inference阶段BN的使用BN的优势BN这篇论文，我看了很久，是时候来归纳总结一下论文的整体思路与原理，顺便巩
筱逾·2022-06-27 23:36

【深度学习理论】之Batch Normalization(BN层)

参考：BN层一、背景引入原因随着网络越深，在反向传播算法向后传播的时候，梯度不断的相乘，从前到后之后，梯度将会很小损失出现在最后，后面的层训练的较快而数据在最底部底部的层训练较慢底部层一变化，所有都跟着变化最后那些层需要重新学习多次导致收敛变慢因此：可以在学习底部层的时候避免变化的顶不层提出2015年，Google研究人员SergeyIoffe等提出了一种参数标准化(Normalize)的手段，并
Stephen-Chen·2022-06-27 23:05

Batch Normalization推理验证

文章目录BatchNormalizationref提出前提提出BatchNormalization测试阶段如何使用BN计算实例BN公式总结pytorchBNref使用说明计算和验证实例详细过程BN2d验证代码`torch.Tensor.var(input_c1,Ture)`和`torch.var(input_c1)`的区别有偏估计、无偏估计BatchNormalization使数据分布为均值为0方
hellopbc·2022-06-27 23:02

【机器学习】LayerNorm & BatchNorm的作用以及区别

使用Normalization的目的当我们使用梯度下降法做优化时，随着网络深度的增加，输入数据的特征分布会不断发生变化，为了保证数据特征分布的稳定性，会加入Normalization。
敲代码的quant·2022-06-25 07:01

【机器学习实战】使用sklearn中的MinMaxScaler对数据进行归一化处理

1.概述当数据(x)按照最小值中心化后，再按极差（最大值-最小值）缩放，数据移动了最小值个单位，并且会被收敛到[0,1]之间，而这个过程，就叫做数据归一化(Normalization），又称Min-MaxScaling
想做一只快乐的修狗·2022-06-08 09:25

机器学习-数据归一化方法（Normalization Method）

出现背景：从左至右来看，第一个模型是一个线性模型，拟合度很低，也称作欠拟合（Underfitting），不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个高次方的模型，属于过度拟合，虽然能很好的适应我们的训练数据集，但是在新输入变量进行预测的时候，可能效果会很差。第二个模型可能是刚刚适合我们数据的模型。那么问题来了，如果我们发现这样过度拟合的情况，如何处理呢？有两种方式：1.丢弃一些不能帮助我们正确预测
rocling·2022-06-08 09:24

Python3入门机器学习经典算法与应用——knn算法数据归一化 Feature Scaling

文章目录数据归一化FeatureScaling最值归一化normalization均值方差归一化standardization对测试数据集如何归一化手写StandardScaler数据归一化FeatureScaling
怪我冷i·2022-06-08 09:23

机器学习之数据归一化（Feature Scaling）

最值归一化（normalization)定义：把所有数据映射到0-1之间。注：适用于分布有明显边界的情况，但是受outlier影响较大。
每天一道题·2022-06-08 09:52

机器学习之数据预处理（均值移除、范围缩放、归一化、二值化、独热编码、标签编码）

标准化分类1.0-1标准化(0-1normalization)原理：离差标准化，线性变换-->[0,1]转换函数：2.z-score标准化(zero-meannormalization)原理：均值为0，
煲饭酱·2022-06-03 07:30

超细节的BatchNorm/BN/LayerNorm/LN知识点

©PaperWeekly原创·作者|海晨威研究方向|自然语言处理Norm，也即Normalization，已经是深度神经网络模型中非常常规的操作了，但它背后的实现，原理和作用等，其实我们可以理解的更细致
PaperWeekly·2022-05-23 07:22

【GCN-RS】Deep GCN with Hybrid Normalization for Accurate and Diverse Recommendation (DLP-KDD‘21)

DeepGraphConvolutionalNetworkswithHybridNormalizationforAccurateandDiverseRecommendation(DLP-KDD’21)一句话总结这篇文章就是在LR-GCCF和LightGCN的基础上，同时结合了leftnormalization(给不同的邻居分配相等的归一化，PinSAGE)和symmetricnormalizati
chad_lee·2022-05-22 07:19

【论文笔记】(DGCN-HN) Deep Graph Convolutional Networks with Hybrid Normalization for Accurate and …

文章目录1.Intro1.1层数不够1.2使用固定的归一化规则2.METHOD2.1DeepGraphConvolutionalNetworkforRecommendation2.2HybridNormalizationforFlexibleModelingofNeighborImportance2.3SimplifiedAttentionNetworkforAdaptiveCombination
·2022-05-22 07:45

在tensorflow中使用batch normalization及其原理

在tensorflow中使用batchnormalization及其原理1.归一化，标准化，正则化2.batchnormalization的原理2.1归一化2.2平移和缩放3.batchnormalization代码3.1tf.nn.moments3.2tf.train.ExponentialMovingAverage3.3tf.control_dependencies3.4tf.identity
Donreen·2022-05-15 07:03

ImportError: cannot import name LayerNormalization from tensorflow.python.keras.layers.normalization

问题：导入库时出现错误：ImportError:cannotimportname'LayerNormalization'from'tensorflow.python.keras.layers.normalization
张小懒君·2022-05-13 07:21

TensorFlow使用之tf.layers.batch_normalization函数详解

由于最近在准备做OCR识别的内容，后来遇到了tf.layers.batch_normalization()这个函数，经过多方的学习网上大佬们的文章之后，在此以最简单的方式来说说这个函数，并把自己学习的过程走过的弯路在此记下
TheHonestBob·2022-05-11 07:06
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