Normalization

关于BN层的一点理解

一直以来对BN层两个学习参数belta和gamma不太理解，今天又在知乎问题上看到了“请问batch_normalization做了normalization后为什么要变回来？”
solAmn·2020-08-19 04:57

batch normalization 中的 beta 和 gamma参数

最近从caffe转到tensorflow，突然发现batchnormalization参数变多了，于是本着遇到什么问题解决什么问题的原则，去搜了搜怎么回事。CaffeCaffe中的BN层参数：messageBatchNormParameter{//Iffalse,normalizationisperformedoverthecurrentmini-batch//andglobalstatistic
夕何·2020-08-19 04:04

关于Batch Normalization

本文参考：深度学习入门：基于Python的理论与实现斋藤康毅（作者）我们的目标是使模型可以顺利高效的学习，所以我们努力的使各层的经过激活函数后的输出分布具有适当的广度。所以既然目标是这个，我们也可以强制性的调整这个值使其具有适当的分布广度。BatchNormalization（简称BatchNorm）是2015年提出的。他有如下优点：可以使学习快速进行（增大学习率）不那么依赖初始值抑制过拟合（降低
TonySure·2020-08-19 04:46

tensorflow中Batch Normalization的实现

tensorflow版本1.4tensorflow目前还没实现完全封装好的BatchNormalization的实现，这里主要试着实现一下。关于理论可参见《解读BatchNormalization》对于TensorFlow下的BN的实现，首先我们列举一下需要注意的事项：（1）需要自动适应卷积层(batch_size*height*width*channel)和全连接层(batch_size*cha
shuzfan·2020-08-19 03:54

pytorch —— Batch Normalization

1、BatchNormalization概念BatchNormalization：批标准化批：一批数据，通常为mini-batch标准化：0均值，1方差优点：可以用更大学习率，加速模型收敛；可以不用精心设计权值初始化；可以不用dropout或较小的dropout；可以不用L2或者较小的weightdecay；可以不用LRN（localresponsenormalization局部响应值的标准化）上
努力努力努力努力·2020-08-19 03:52

批量归一化：Batch Normalization层 原理+Pytorch实现

一、BN层概念明晰BN层存在的意义：让较深的神经网络的训练变得更加容易。BN层的工作内容：利用小批量数据样本的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，使整个神经网络在各层的中间输出的数值更加稳定。BN层在Net中的运算方式：考虑图像首个CBA层，[3*416*416]经过16个通道的3*3卷积后变为[16*416*416]，则之后的BN层会有16个组，每个通道都对应一组。train时使用Batch
超级无敌小小顺利·2020-08-19 03:35

深度学习数据预处理——批标准化（Batch Normalization）

数据预处理最常见的方法就是中心化和标准化，中心化相当于修正数据的中心位置，实现方法非常简单，就是在每个特征维度上减去对应的均值，最后得到0均值的特征。标准化也非常简单，在数据变成0均值之后，为了使得不同的特征维度有着相同的规模，可以除以标准差近似为一个标准正态分布，也可以依据最大值和最小值将其转化为-1~1之间。2015年一篇论文提出了这个方法，批标准化，简而言之，就是对于每一层网络的输出，对其做
满天星._·2020-08-19 03:30

batch normalization原理以及反向传播公式

BN是重要的正则化手段，同时也会加速模型的收敛。首先介绍一下深度神经网络的特性。网络中层与层之间有着高度关联性和耦合性。前一层的输出是后一层的输入。随着训练的进行，网络中的参数也随着梯度下降在不停更新。一方面，当底层网络中参数发生微弱变化时，由于每一层中的线性变换与非线性激活映射，这些微弱变化随着网络层数的加深而被放大；另一方面，参数的变化导致每一层的输入分布会发生改变，进而上层的网络需要不停地去
CV大白菜·2020-08-19 03:15

批归一化（Batch Normalization）、L1正则化和L2正则化

from:https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8453498.htmlhttps://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8456968.htmlBN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
shelley__huang·2020-08-19 03:09

对Batch Normalization的理解

从别处看到说BN本质上是解决反向传播过程中的梯度decay和blow-up的问题。为了增加理解和记忆，这里举一个特别简单的例子，希望能够说明白。就以一维为例，设输入的就是x_i,i=1,2,...,mw为权，这里高bias为0,输出为f=wx.那么显然，f对x的导数为w如果网络很deep的话，比如说100层，那么就有可能会出现1.1^100or0.9^100，这种情况。那么BN为何能用到这里呢？f
qfpkzheng·2020-08-19 02:28

pytorch Batch Normalization批标准化

简书地址importtorchfromtorch.autogradimportVariablefromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitimporttorch.utils.dataasDataimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnptorch.manual_se
清醒思考·2020-08-19 02:54

Batch Normalization 简单理解

1：背景由于在训练神经网络的过程中，每一层的params是不断更新的，由于params的更新会导致下一层输入的分布情况发生改变，所以这就要求我们进行权重初始化，减小学习率。这个现象就叫做internalcovariateshift。2：idea思想虽然可以通过whitening来加速收敛，但是需要的计算资源会很大。而BatchNormalizationn的思想则是对于每一组batch，在网络的每一
Xiaomin-Wu·2020-08-19 02:02

caffe中BatchNorm层和Scale层实现批量归一化（batch-normalization）注意事项

caffe中实现批量归一化（batch-normalization）需要借助两个层：BatchNorm和ScaleBatchNorm实现的是归一化Scale实现的是平移和缩放在实现的时候要注意的是由于Scale
残月飞雪·2020-08-19 02:25

TensorFlow实现Batch Normalization详解和代码实现

为什么我们要进行标准化？具有统一规格的数据更方便神经网络学习到数据的规律。举个非常简单的例子。假设我们的激活函数是f(x)=tanh，输入数据x从-10到10。如下图所示：加上标准化工序后，x被调整到[-1,1]，那么with和without标准化工序的数据输入之后，输出响应分布也大不相同：没有normalize的数据，使用tanh激活以后,激活值大部分都分布到了饱和阶段,也就是大部分的激活值不是
奔跑的Yancy·2020-08-19 02:40

DeepLearing学习笔记-改善深层神经网络(第三周- 将batch-norm拟合进神经网络)

tf.batch_normalization()#进行batch归一化操作2-min-batch下的batch归一化：对于采用min-bat
JasonLiu1919·2020-08-19 02:46

计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差实例

一、前言数据规范-Normalization是深度学习中我们很容易忽视，也很容易出错的问题。我们训练的所有数据在输入到模型中的时候都要进行一些规范化。
星月夜语·2020-08-19 02:46

理解Batch Normalization（含实现代码）

作者&编辑：李中梁引言上文提过不要在神经网络中使用dropout层，用BN层可以获得更好的模型。经典论文《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》提出了BatchNormalization批标准化的概念，towardsdatascience上一文《IntuitandImpl
l7H9JA4·2020-08-19 02:31

batch norm参数

epsilon：防止normalization过程中分母出现为0的情况，一般设置为很小的值（例如1e-5），如下是batchnorm的算法描述过程，在算法第四步中分母部分出现了epsilonmomentum
kking_edc·2020-08-19 02:24

批量规范化（Batch Normalization，BN）

数据标准化由于神经网络的表达能力大多来自激活函数的非线性，所以让输入数据“适应于”激活函数是很重要的，具体而言：对于sigmoid系列的激活函数而言，由于函数两端过于平坦，所以为了不陷入梯度消失的窘境，我们希望神经元的输入集中在函数中央，而不希望神经元的输入（绝对值）过大。对于Relu激活函数而言，由于函数在输入小于0的区域恒等于0，那么从直观上来说，如果一个很大的梯度把某个神经元的输入拉到了小于
进击的路飞桑·2020-08-19 02:30

⭐ 李宏毅2020机器学习作业2-Classification：年收入二分类

更多作业，请查看⭐李宏毅2020机器学习资料汇总文章目录0作业链接1作业说明环境任务说明数据说明作业概述2原始代码2.0数据准备导入数据标准化（Normalization）分割测试集与验证集一些有用的函数定义
iteapoy·2020-08-19 02:01

《Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》阅读笔记与实现

今年过年之前，MSRA和Google相继在ImagenNet图像识别数据集上报告他们的效果超越了人类水平，下面将分两期介绍两者的算法细节。这次先讲Google的这篇《BatchNormalizationAcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》，主要是因为这里面的思想比较有普适性，而且一直答应群里的人写一个有关预
happynear·2020-08-19 02:20

Batch Normalization：加速神经网络训练的通用手段

BatchNormalization：加速神经网络训练的通用手段原理虽然并不复杂，但是BN(BatchNormalization)越发成为深度学习领域的必备杀器。1.什么是BatchNormalization？BatchNormalization于2015年由SergeyIoffe和ChristianSzegedy首次提出，出处为以下的这篇论文。BatchNormalization:Acceler
烧煤的快感·2020-08-19 02:25

【深度学习框架Keras】Batch Normalization与深度可分离卷积

说明：主要参考FrancoisChollet《DeepLearningwithPython》；一、BatchNormalization在训练神经网络时，对输入进行normalization可以提高训练的速度
BQW_·2020-08-19 01:23

批量归一化（Batch Normalization)

批量归一化（BatchNormalization)在机器学习中，会提到这样一种数据处理的操作。首先将数据进行处理时，我们想把数据云变成零中心的，所以我们对每一个数据减去它们的均值，要想让它们在一个小区域内，那就再除以它们的方差。这样一来，网络处理数据就服从均值为0，方差为1的分布，也就是标准高斯分布。值得一提的是，图像处理中第二步基本不需要，因为数据规模是确定的，大概就是0-255，别无它选。总结
Stockholm_Sun·2020-08-19 01:17

Normalization那些事

NormalizationmethodsFeatMaps：可以直观理解为一摞书[由N本书摞起来得到，每本书有C页，每页有H行字，每行字有W个字符]！Batch-Norm直观理解：BN-mean的形状为[1xCx1x1]，其中BN-mean[1,i,1,1]表示将这摞书每一本的第i页取出来合成一个由C页组成的序号为i-th的书，然后求该书的“平均字”，BN-var同理！计算公式：适用场景：占显存相对
_ReLU_·2020-08-19 01:49

深度学习-批标准化（批归一化，Batch Normalization）

Google在ICML文中描述得非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做标准化操作，使得结果（输出信号各个维度）的均值为0，方差为1。而最后的“scaleandshift”操作则是为了让因训练所需而“刻意”加入的BN能够有可能还原最初的输入，从而保证整个network的capacity（非线性、表达能力）。为什么深度神经网络随着网络深度加深，训练起来越困
lijfrank·2020-08-19 01:30

BatchNorm1d、BatchNorm2d、BatchNorm3d、归一化、激活函数、梯度消失、梯度爆炸

Pytorch：BatchNorm1d、BatchNorm2d、BatchNorm3dpytorch常用normalization函数Pytorch常用张量操作以及归一化算法实现如何区分并记住常见的几种
Elvirangel·2020-08-19 00:54

Batch Normalization

本文链接：https://arxiv.org/abs/1502.03167简介在深度神经网络训练的过程中，当前面层的参数发生变化时，会导致后面层输入数据的分布变化，进而影响训练效果，使网络的训练变得复杂。本文提出了一种BatchNormalization方法解决这个问题，该方法可以使用较大的学习率进行学习，同时可以忽略掉dropout的作用，提高模型收敛速度，提高识别率。Introduction1
春枫琰玉·2020-08-19 00:13

透彻分析批归一化Batch Normalization强大作用（公众号转载）

在深度神经网络训练中，BatchNormalization有诸多非常强大的作用和效果：无论使用哪种激活功能或优化器，BN都可加快训练过程并提高性能；解决梯度消失的问题；规范权重；优化网络梯度流...等等。批量归一化（BN）是神经网络的标准化方法/层通常BN神经网络输入被归一化[0,1]或[-1,1]范围，或者意味着均值为0和方差等于1。BN对网络的中间层执行白化本文只关注BN为什么工作的这么好，如
Chelseady·2020-08-19 00:12

Batch Normalization

BatchNormal基本思想BN的基本思想其实相当直观：因为深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值（就是那个x=WU+B，U是输入）随着网络深度加深或者在训练过程中，其分布逐渐发生偏移或者变动，之所以训练收敛慢，一般是整体分布逐渐往非线性函数的取值区间的上下限两端靠近（对于Sigmoid函数来说，意味着激活输入值WU+B是大的负值或正值），所以这导致后向传播时低层神经网络的梯度消失，这是训练深
一銤阳光·2020-08-19 00:41

Pytorch：Batch Normalization批标准化

原文地址分类目录——Pytorch首先我觉得莫烦老师关于BatchNormalization解释很贴切，引用在这里在神经网络中,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,当我们加上一层激励函数,激活这个Wx值的时候,问题就来了.如果使用像tan
BBJG_001·2020-08-19 00:34

Pytorch batch_normalization层详解

参考：https://www.jianshu.com/p/b38e14c1f14dbatch_normalization1D可以使用batch_normalization对隐藏层的数据进行正态分布标准化
winycg·2020-08-19 00:02

【深度学习】深入理解Batch Normalization批标准化

这几天面试经常被问到BN层的原理，虽然回答上来了，但还是感觉答得不是很好，今天仔细研究了一下BatchNormalization的原理，以下为参考网上几篇文章总结得出。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原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经
weixin_34161032·2020-08-19 00:03

PyTorch笔记9-Batch Normalization

本系列笔记为莫烦PyTorch视频教程笔记github源码reference1:网易吴恩达DL课程reference2:知乎关于BN讨论概要我们知道normalizeinput（归一化输入）可以加速神经网络的训练，那我们是否可以normalizeactivationfunction并speedup网络训练呢，这就是BatchNormalization（BN）了，直观上，BN和归一化输入一样有效。在
YJH-666·2020-08-19 00:13

tensorflow 中 Batch Normalization 代码实现

理论部分结合：https://www.zhihu.com/question/38102762batch_norm_template函数实现defbatch_norm_template(inputs,is_training,scope,moments_dims,bn_decay):"""Batchnormalizationonconvolutionalmapsandbeyond...Ref.:htt
shaozhenghan·2020-08-19 00:56

【深度学习】对batch Normalization（批归一化）的理解

BatchNormalization：AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift关于BN的好处：1.最主要的是减少梯度消失，加快收敛速度。2.允许使用更大的学习率，不需要dropout，减少L2正则，防止过拟合。阅读paper的难点主要在两个：1.为什么通过归一化，减少内部斜变量转移就可以减少梯度消失，加快收敛速度
张学渣·2020-08-19 00:08

如何进行 batch normalization 2d 的计算？

BatchNoramlization基本算是深度学习的标准配置了。原文链接在看文章时，关于如何计算有一点疑惑。虽然就是上面这个公式，但是这个均值和方差到底是啥，或许有人和我一样还是有一点疑惑。准确来说，这个均值和方差的维度是什么？以二维batchNormalization为例，结合pytorch程序，本文说一下相关内容。pytorch的BatchNormalization官网具体来说，输入是一个4
月下花弄影·2020-08-19 00:33

批归一化 及 torch.nn.BatchNorm2d 函数详解

batch是整个训练集中的一部分，由于训练集往往过大不能一次性全部输入到网络中，所以需要分批次地输送所以每一批就是一个batch（批）什么是Normalization？
迷迷糊糊的刺猬·2020-08-19 00:25

Batch Normalization原理及pytorch的nn.BatchNorm2d函数

下面通过举个例子来说明BatchNormalization的原理，我们假设在网络中间经过某些卷积操作之后的输出的featuremap的尺寸为4×3×2×2，4为batch的大小，3为channel的数目，2×2为featuremap的长宽整个BN层的运算过程如下图：上图中，batchsize一共是4,对于每一个batch的featuremap的size是3×2×2对于所有batch中的同一个cha
Mr.Jcak·2020-08-19 00:09

(转)深入理解Batch Normalization批标准化

文章转载自：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html【深度学习】深入理解BatchNormalization批标准化这几天面试经常被问到BN层的原理，虽然回答上来了，但还是感觉答得不是很好，今天仔细研究了一下BatchNormalization的原理，以下为参考网上几篇文章总结得出。BatchNormalization作为最近一年来DL的重要
赵白石·2020-08-18 16:37

BN（Batch Normalization）层的详细介绍

1.BN层的前世：LRN层（LocalResponseNormalization）没有提出BN层之前，Alexnet网络使用LRN层来处理归一化的。LRN（局部响应归一化）bx,yib^i_{x,y}bx,yi是归一化后的值，i是通道的位置，代表更新第几个通道的值，x与y代表待更新像素的位置。ax,yia^i_{x,y}ax,yi是输入值，是激活函数Relu的输出值k、alpha、beta、n/2
Yankee_PG13·2020-08-18 16:37

BN的过程，具体是怎样计算均值和方差的？

下来找到部分相关代码如下：（\tensorflow\python\layers\normalization.py)defcall(self,inputs,training=False):#First,computetheaxesalongwhichtoreducethemean
anthea_luo·2020-08-18 13:43

批量归一化（BN, Batch Normalization）

现在的神经网络通常都特别深，在输出层向输入层传播导数的过程中，梯度很容易被激活函数或是权重以指数级的规模缩小或放大，从而产生“梯度消失”或“梯度爆炸”的现象，造成训练速度下降和效果不理想。如何避免或者减轻这一现象的发生呢？归一化就是方法的一种。归一化将网络中层与层之间传递的数据限制在一定范围内，从而避免了梯度消失和爆炸的发生。下面介绍一种最基本的归一化：批量归一化（BN,BatchNormaliz
颀周·2020-08-18 13:00

数据处理与转换

最小最大值标准化（MinMaxScaler）1.2绝对值最大标准化（MaxAbsScaler）二.标准化2.1零均值单位方差（scale）2.2训练数据的均值方差（StandardScaler）三.正则化（Normalization
weixin_30511107·2020-08-18 12:43

batch normalization 技术的引入

在上一篇介绍的基础上引入了一种新的技术，为batch_normalization，然后重新运行，可以看到对于这几种更新技术而言或多或少的都有提高，具体实现如下：layers.py文件的实现：importnumpyasnpdefsimple_forward
AndrewThompson·2020-08-18 10:07

一图搞懂正则化（Normalization）

经常看到transform.ToTensor(),transform.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))那transform.Normalize()是怎么工作的呢？以上面代码为例，ToTensor()能够把灰度范围从0-255变换到0-1之间，而后面的transform.Normalize()则把0-1变换到(-1,1).具体地说，对每个通道而言，Norm
AEP_WYK·2020-08-18 01:03

[CS231n@Stanford] Assignment2-Q2 (python) Batch Normalization 实现 和Q3(python)Dropout 实现

layers.pydefbatchnorm_forward(x,gamma,beta,bn_param):"""Forwardpassforbatchnormalization.Duringtrainingthesamplemeanand(uncorrected)samplevariancearecomputedfromminibatchstatisticsandusedtonormalizeth
youknowzjz·2020-08-17 18:36

cs231n作业：Assignment2-Batch Normalization

frombuiltinsimportrangeimportnumpyasnpdefaffine_forward(x,w,b):"""Computestheforwardpassforanaffine(fully-connected)layer.Theinputxhasshape(N,d_1,...,d_k)andcontainsaminibatchofNexamples,whereeachexam
mrcoderrev·2020-08-17 17:54

Batch Normalization & Layer Normalization整理（代码实现下载）

以下为layernormalisation文章解析：摘要训练目前性能最好的深度神经网络计算代价高昂.一种减少训练时间的方法是规范化神经元的激活值.近期引入的批规范化（batchnormalisation）技术对一个训练样本批量集使用了求和的输入分布来计算均值和方差，然后用这两个来规范化那个神经元在每个训练样本的求和输入.这个方法显著减少了前驱神经网络的训练时间.然而，批规范化的效果依赖于minib
AI_盲·2020-08-17 17:23

cs231n：assignment2——Q2: Batch Normalization

视频里AndrejKarpathy上课的时候说,这次的作业meatybuteducational,确实很meaty,作业一般是由.ipynb文件和.py文件组成,这次因为每个.ipynb文件涉及到的.py文件较多,且互相之间有交叉,所以每篇博客只贴出一个.ipynb或者一个.py文件.(因为之前的作业由于是一个.ipynb文件对应一个.py文件,所以就整合到一篇博客里)还是那句话,有错误希望帮我指
Ruff_XY·2020-08-17 17:34
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