Normalization

python神经网络Batch Normalization底层原理详解

目录什么是BatchNormalizationBatchNormalization的计算公式Bn层的好处为什么要引入γ和β变量Bn层的代码实现什么是BatchNormalizationBatchNormalization是神经网络中常用的层，解决了很多深度学习中遇到的问题，我们一起来学习一哈。BatchNormalization是由google提出的一种训练优化方法。参考论文：BatchNorma
·2022-05-07 16:04

Batch Normalization解析

BatchNormalizationBatchNormalization,批标准化,和普通的数据标准化类似,是将分散的数据统一的一种做法,也是优化神经网络的一种方法发现问题如上图所示，在神经网络中,数据分布对训练会产生影响.比如某个神经元x的值为1,某个Weights的初始值为0.1,这样后一层神经元计算结果就是Wx=0.1;又或者x=20,这样Wx的结果就为2.现在还不能看出什么问题,但是,当我
Unstoppable~~~·2022-05-06 07:34

[机器学习] Day1 : 数据特征归一化以归一化原因

想要得到更为准确的结果，就需要进行特征归一化（normalization）处理，使得
码农男孩·2022-04-30 07:00

ViT模型关联的Layer Normalization研读（一）初学者

巨佬请关闭！原文：https://arxiv.org/abs/1607.06450博主水平有限，本文目的是让大一大二有志于NLP领域学习的大学生们少走弯路，可当作学习笔记。今天在重新回顾ViT模型的基本结构的时候，发现很多知识盲区，这仅是其中一个。LayerNormalization利用神经元输入的总和分布在一个小批量的训练案例上来计算均值和方差，然后用这些均值和方差来规范化每个训练案例上该神经元
踏实钻研·2022-04-24 07:25

【Batch Normalization（转载）】写得非常清晰易懂的一篇文章

我最近看了知乎大佬“天雨粟”写的关于BatchNormalization的文章《BatchNormalization原理与实战》，超级清晰，还做了较为详尽的对比实验，有需求的小伙伴强烈安利去看看！！文章链接：知乎-天雨粟：《BatchNormalization原理与实战》
sin(豪)·2022-04-16 07:44

[二十四]深度学习Pytorch-BN、LN(Layer Normalization)、IN(Instance Normalization)、GN(Group Normalization)

0.往期内容[一]深度学习Pytorch-张量定义与张量创建[二]深度学习Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd与逻辑回归[七]深度学习Pytorch-DataLoader与Dataset(含人民币二分类实战)[八
yanzhiwen2·2022-04-14 07:43

[二十三]深度学习Pytorch-批量归一化Batch Normalization

0.往期内容[一]深度学习Pytorch-张量定义与张量创建[二]深度学习Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd与逻辑回归[七]深度学习Pytorch-DataLoader与Dataset(含人民币二分类实战)[八
yanzhiwen2·2022-04-14 07:13

论文阅读Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training byReducing Internal Covariate Shift

论文阅读BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift全文翻译学习记录内部协方差移位InternalCovariateShift会带来的问题解决InternalCovariateShift会带来的问题方法和弊病当时提出的解决方法BatchNormalization的思路算法思路算法
Pearl_Huang·2022-04-14 07:40

LayerNorm是Transformer的最优解吗？

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍前言众所周知，无论在CV还是NLP中，深度模型都离不开归一化技术（Normalization）。
夕小瑶·2022-04-13 07:55

Transformer里layer-normlization的作用

当我们使用梯度下降法做优化时，随着网络深度的增加，数据的分布会不断发生变化,为了保证数据特征分布的稳定性，我们加入LayerNormalization，这样可以加速模型的收敛速度Normalization
真心乖宝宝·2022-04-13 07:53

归一化：Layer Normalization、Batch Normalization

Normalization有很多种，但是它们都有一个共同的目的，那就是把输入转化成均值为0方差为1的数据。
u013250861·2022-04-13 07:16

李宏毅机器学习笔记：Transformer和Normalization

前言：本文主要记录关于李宏毅机器学习2021中Transfomer和Normalization章节的相关笔记，其中Transformer主要介绍了在NLP领域的作用而Normalization主要介绍BatchNormalization
YuriFan·2022-04-13 07:14

Transformer里layer-normlization与残差连接

1.当我们使用梯度下降法做优化时，随着网络深度的增加，数据的分布会不断发生变化,为了保证数据特征分布的稳定性，我们加入LayerNormalization，这样可以加速模型的收敛速度Normalization
Arxan_hjw·2022-04-13 07:13

一文弄懂Batch Norm / Layer Norm / Instance Norm / Group Norm 归一化方法

文章目录前因总览BatchNormalizationLayerNormalizationInstanceNormalizationGroupNormalization总结参考前因Normalization
我是大黄同学呀·2022-04-13 07:11

【论文阅读】batch normalization与layer normalization 在nlp的比较

文章目录BNBN在训练和测试的区别BN的缺点LN区别NLP：BNorLN？BN神经网络学习的过程，本质是为了学习数据的分布。一旦训练数据和测试数据的分布不同，网络的泛化能力就会大大降低。一个batch的训练数据分布不同，网络就需要每次迭代去适应不同的分布，这会大大降低网络的训练速度。在学习速率相同的情况下，x1的更新速度大于x2，需要较多次数的迭代才能到达最优解。如果将x1和x2归一化到相同的数值
今天NLP了吗·2022-04-13 07:07

【论文解读】Graph Normalization (GN)：为图神经网络学习一个有效的图归一化

作者｜平安产险视觉计算组编辑丨极市平台本文为极市开发者投稿，转载请获授权。极市专栏论文推荐：在图神经网络里面，应该如何选择更好的归一化技术？本文将介绍一种为图神经网络学习有效的图归一化的方式。摘要作者在不同任务中尝试了节点式归一化(Node-wise)，邻接式归一化(Adjance-wise)，图式归一化(Graph-wise)和批处理归一化(Batch-wise)作为归一化计算方式，来分析每种归
风度78·2022-04-13 07:34

基于Conditional Layer Normalization的条件文本生成

作者丨苏剑林单位丨追一科技研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm从文章从语言模型到Seq2Seq：Transformer如戏，全靠Mask中我们可以知道，只要配合适当的AttentionMask，Bert（或者其他Transformer模型）就可以用来做无条件生成（LanguageModel）和序列翻译（Seq2Seq）任务。可如果是有条件生成呢？比如控制文本的类别，按类别随机生成文
PaperWeekly·2022-04-13 07:03

transformer中layer normalization详解

2015年batchnormalization提出2016年的layernormalization这是在论文中截的图，箭头指向的青色线代表加了layernormalization的模型，收敛速度最快。layernormalization第二个优点，batch数据的多个样本可以是长度不同的，input_data_shape=B*C*dim虽然每个样本通道维度都是C，但是如果有的样本没有C这么长，是经
会写代码的孙悟空·2022-04-13 07:31

关于batch normalization和layer normalization的理解

目录一、batchnormalization和layernormalization的动机二、BN和LN的框架原理2.1BN和LN的具体操作原理2.2BN和LN的优点和不足2.3BN和LN的不同2.4BN和LN的实例代码展示三、Bert、Transformer中为何使用的是LN而很少使用BN3.1第一个解释3.2第二个解释在深度学习中经常看到batchnormalization的使用，在Bert模型
colourmind·2022-04-13 07:28

Batch Normalization与Layer Normalization

batchnormalization和layernormalization，顾名思义其实也就是对数据做归一化处理——也就是对数据以某个维度做0均值1方差的处理。所不同的是，BN是在batchsize维度针对数据的各个特征进行归一化处理；LN是针对单个样本在特征维度进行归一化处理。在机器学习和深度学习中，有一个共识：独立同分布的数据可以简化模型的训练以及提升模型的预测能力——这是通过训练数据获得的模
Flying_sfeng·2022-04-13 07:27

transformer 为什么使用 layer normalization，而不是其他的归一化方法？

对于深度学习的很多技巧，当你实验做得足够多的时候你就会发现，这类问题的唯一正确答案是：因为实验结果显示这样做效果更好！当然，你非要想找一个像模像样的解释，其实也能尝试一下。对于Transformer为什么用LN而不是BN/IN，我估计《Attentionisallyouneed》的作者们当时肯定没有想那么多，而是发现当时NLP中主流就是用LN，所以就跟着用了。那么，NLP为什么用LN居多呢？非要说
嘉熙990·2022-04-13 07:54

深度学习三维重建模型volsdf使用记录

特征匹配1.3稀疏重建1.4导出为text2.利用colmap/read_write_model.pyatdev·colmap/colmap·GitHub将text文件转换为cameras_before_normalization.npz
CV小小白·2022-04-11 12:15

GEE计算遥感生态指数(RSEI)--Landsat 8为例

目录RSEI原理湿度指标（Wet）绿度指标（NDVI）热度指标（LST）干度指标（NDBSI）Landsat-8波段归一化（normalization）主成分分析(PCA)PCA-->RSEIWet、NDVI
z6q6k6·2022-04-10 18:06

深度学习CV岗位面试基础问题总结（基础篇）

归一化（Normalization）、标准化（Standardization）和中心化/零均值化（Zero-centered）2.常用的归一化和标准化的方法有哪些？线性归
三叔家的猫·2022-04-10 08:28

论文阅读 || 目标检测系列——yolov4 详细解读

一些算法操作单一针对特定的模型、或者特定的问题、又或者小规模的数据集有效；有些算法适用于大多数模型、任务、数据集，例如批量归一化（batch-normalization）和残差连接（residual-connections
magic_ll·2022-04-10 08:24

文献翻译——YOLOv4:Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

有些算法只在特定的模型上有效果，并且只对特定的问题有效，或者只对小规模的数据集有效；然而有些算法，比如batch-normalization和residual-connections，对大多数的模型、任务和数据集都适用
hou980730·2022-04-10 08:21

NLP学习—21.自注意力机制（Self-Attention）与Transformer详解

Self-attentionandmulti-headself-attention1.Self-attention2.multi-headself-attention四、Residuals与Layer-Normalization
哎呦-_-不错·2022-03-29 07:13

Pytorch实现：Batch Normalization：批标准化

文章目录优点【BN计算方式】【Pytorch实现BN】【Code】【nn.BatchNorm1d】【nn.BatchNorm2d】批：一批数据，通常为mini-batch标准化：0均值，1方差优点1、可以用更大学习率，加速模型收敛2、可以不用精心设计权值初始化3、可以不用dropout或较小的dropout4、可以不用L2或者较小的weightdecay5、可以不用LRN（localrespons
☞源仔·2022-03-21 07:26

Python实现归一化算法详情

2.1公式2.2算法实现逻辑2.3代码2.4局限3Z-score标准化3.1公式3.2算法实现逻辑3.3代码3.4局限4小数定标法4.1公式4.2算法实现逻辑4.3代码实现4.4局限1.前言归一化算法Normalization
·2022-03-18 19:56

论文笔记---Attentive Normalization for Conditional Image Generation

AttentiveNormalizationforConditionalImageGeneration前提知识语义分割什么是语义分割？IN(instancenormalization）实例标准化ConditionalImagegeneration什么是ConditionalImagegenerationapplicationofconditionalimagegenerationhowtogene
小葵花幼儿园园长·2022-03-10 07:08

ICML2020-PowNorm：重新思考transformer中的batch-normalization

这篇论文由UCB的研究者提出，旨在研究transformer中新的正则化方法。自然语言处理NLP中使用的神经网络模型的标准归一化方法是层归一化LN。与计算机视觉中广泛采用的批处理规范化BN不同。LN在NLP中的首选原因主要是由于观察到使用BN会导致NLP任务的性能显着下降。本文对NLPtransformer模型进行了系统研究，以了解为什么BN与LN相比性能较差。在整个训练过程中，整个批次维度上的N
AI算法后丹修炼炉·2022-03-10 07:31

Region Normalization for Image Inpainting

2.Approach2.1Regionnormalization将第n个特征图的第c个通道分为多个区域，计算每个小区域的均值和标准差，将每个小区域normalization，在组合即可。
想要成为学霸的渣渣·2022-03-10 07:22

Region Normalization 总结

1、文章的重点在normalization上面。
一往而深_·2022-03-10 07:22

（RN）Region Normalization for Image Inpainting

论文地址：AAAI2020.https://arxiv.org/pdf/1911.10375v1.pdfmotivation：传统的imageinpainting的方式利用FN(featurenormalization)来帮助网络训练，但是他们往往是在整个图像上进行，没有考虑到corruptedregion的像素对于mean/variance的影响，这篇文章通过RN(regionalnormali
马鹏森·2022-03-10 07:38

踩坑记----Batch Normalization引发的INF或NAN

BatchNormalization是众所周知的好用，但BatchNormalization在某些情况下，却会适得其反。在使用别人的模型训练时，往往因为显存的不足，会导致我们的BatchSize无法设置的较高，当我使用BatchSize=4的情况下，开始Loss会稳定下降，但当一定step之后，会在某个Batch时出现Loss突然变大的情况，在这个Batch之后，Loss会变得越来越大。最终出现I
程序猿也可以很哲学·2022-03-04 07:40

李宏毅2021年机器学习作业2（classification）实验记录

李宏毅2021年机器学习作业2学习笔记前言一、问题描述二、实验过程2.1跑助教提供的baseline2.2修改激活函数2.3Normalization2.4Dropout2.5提高epoch2.6weight_decay2.7
DogDog_Shuai·2022-03-03 07:31

神经网络中的两种正则化---Batch Normalization和Weight Normalization

BatchNormalization原理BN是对小批量数据进行正则化，其算法原理如下：我们可以理解为BN的本质就是一个以γ\gammaγ和β\betaβ为参数，从xix_ixi到yiy_iyi的映射。即：BNγβ:xi...m→yi...mBN_{\gamma\beta}:x_{i...m}\rightarrowy_{i...m}BNγβ:xi...m→yi...m其反向传播如下：BN在测试时的使
xinxiang7·2022-02-28 07:04

深度学习——Batch Normalization算法原理和作用

个人微信公众号：AI研习图书馆ID：（Art-Intelligence）欢迎关注，交流学习，共同进步~BatchNormalization算法原理和作用1.引言BatchNormalization是2015年Google研究员在论文《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》
AI研习图书馆·2022-02-28 07:59

Inception v2/BN-Inception：Batch Normalization 论文笔记

Inceptionv2/BN-Inception：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift摘要：\quad  \;各层输入数据分布的变化阻碍了深度网络的训练。这使得训练过程中要设置更低的学习速率，从而减慢了模型的训练；同时使得使用饱和非线性激活函数的模型变
黑暗星球·2022-02-28 07:51

深度学习-卷积神经网络CNN-BN(Batch Normalization) 原理与使用过程详解

前言BatchNormalization是由google提出的一种训练优化方法。参考论文：BatchNormalizationAcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift个人觉得BN层的作用是加快网络学习速率，论文中提及其它的优点都是这个优点的副产品。网上对BN解释详细的不多，大多从原理上解释，没有说出实际使用的过程
‘Atlas’·2022-02-28 07:18

机器学习: 神经网络中的Batch Normalization(BN)算法

一、什么是BatchNormalization1.从白化(Whiten)说起之前的研究表明如果在图像处理中对输入图像进行白化（Whiten）操作的话——所谓白化，就是对输入数据分布变换到0均值，单位方差的正态分布——那么神经网络会较快收敛。所以受白化启发，batchnormalization被提出。2.BatchNormalization接下来就看看什么是BatchNormalization。基于
JacksonKim·2022-02-28 07:18

深度学习-Normalization之Cross-Iteration Batch Normalization

对msra的工作都比较关注，最近刚好看到了这篇对传统bn进行改进的论文。论文地址：https://arxiv.org/abs/2002.05712github地址：https://github.com/Howal/Cross-iterationBatchNormopenreview：https://openreview.net/forum?id=BylJUTEKvB作者应该是投ICLR杯具了，不过
绛洞花主敏明·2022-02-28 07:18

系统学习深度学习--Batch Normalization

BatchNormalization，简称BN，来源于《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》，也是GoogLeNetv21-Motivation作者认为：网络训练过程中参数不断改变导致后续每一层输入的分布也发生变化，而学习的过程又要使每一层适应输入的分布，因此我们不得不
wayen820·2022-02-28 07:46

详解BN（Batch Normalization）算法

详解BatchNormalization原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313作者：hjimce一、背景意义本篇博文主要讲解2015年深度学习领域，非常值得学习的一篇文献：《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovaria
痴学呆子·2022-02-28 07:13

【深度学习】Batch Normalization（BN）超详细解析

单层视角神经网络可以看成是上图形式，对于中间的某一层，其前面的层可以看成是对输入的处理，后面的层可以看成是损失函数。一次反向传播过程会同时更新所有层的权重W1,W2,…,WL，前面层权重的更新会改变当前层输入的分布，而跟据反向传播的计算方式，我们知道，对Wk的更新是在假定其输入不变的情况下进行的。如果假定第k层的输入节点只有2个，对第k层的某个输出节点而言，相当于一个线性模型y=w1x1+w2x2
风度78·2022-02-28 07:41

机器学习基础篇-Batch Normalization

BatchNormalization在神经网络训练过程中，使用BatchNormalization能够加快训练速度。BN算法过程如下：首先输入值是每一个mini-batch的值，这里用Z表示该layer的值:Z={x1,x2,..,xn}Z=\{x_1,x_2,..,x_n\}Z={x1,x2,..,xn}首先求出这个layer的均值：μ=1m∑Zi\mu=\frac{1}{m}\sumZ^{i}
AI干货中心·2022-02-28 07:07

ＢＮ（Batch Normalization）算法原理详解

Motivation2015年的论文《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》阐述了BN算法，这个算法目前已经被大量应用，很多论文都会引用这个算法，进行网络训练，可见其强大之处非同一般。论文作者认为：网络训练过程中参数不断改变导致后续每一层输入的分布也发生变化，而学习的过程
Bruce_0712·2022-02-28 07:03

BN-Batch Normalization 算法的学习

参考博客大神链接：1、https://blog.csdn.net/weixin_44791964?type=blog2、https://www.jianshu.com/p/b05282e9ca57文章目录背景前景知识BN算法原理BN算法的优点BN的代码实现学习神经网络的时候，发现了很多的算法在输入层之前加上了BatchNormalization算法，记录一下自己的学习。背景BatchNormali
浅冲一下·2022-02-28 07:29

理解Batch Normalization系列3——为什么有效及11个问题（清晰解释）

前面两期，我们了解了原理、训练及评估，然而为什么有效及若干细节仍值得讨论。系列目录理解BatchNormalization系列1——原理理解BatchNormalization系列2——训练及评估理解BatchNormalization系列3——为什么有效及若干讨论理解BatchNormalization系列4——实践文章目录BN改善了ICS吗？什么是ICS？BN与ICS无关BN改善了损失的平滑性
soplars·2022-02-18 22:27

【CV论文笔记】Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training b y Reducing Internal Covariate S...

本文主要用于介绍对批归一化的理解（BatchNormalization）。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51476961#0-tsina-1-62851-397232819ff9a47a7b7e80a40613cfe1基本目录如下：摘要核心思想总结------------------第
蘑菇轰炸机·2022-02-15 17:30
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