Normalization

Batch Normalization

原文地址：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.htmlBatchNormalization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开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问。本文是对论文《BatchN
时空守卫·2020-08-17 17:12

CS231N Assignment 2 Batch Normalization

CS231NAssignment2BatchNormalization作业running_meanandrunning_var:每次更新runningmean相当于把之前的值衰减一些(*momentum)，然后把当前的min-batchsample_mean加进去一部分(*(1-momentum))。其实也就是一阶指数平滑平均。在test时，直接使用训练得到的running_mean/var来计算
逐水草而居的造轮人·2020-08-17 16:54

斯坦福深度学习课程cs231n assignment2作业笔记五：Batch Normalization（以及Layer Normalization）

介绍一般来说，让网络更易于训练有两种方式。一种是采用更加精巧的优化方法，如SGD+momentum,RMSProp,orAdam。另一种方法是改变网络的结构，使其更加易于训练。BatchNormalization就是这样一种方法。这一方法很直接。一般来说，机器学习方法在中心为0，标准差为1的输入数据上会表现得更好。在训练网络时，我们通过预处理，可以使得输入数据符合这一特征。然而，更深层的网络的输入
持久决心·2020-08-17 15:21

CS231n笔记4-Data Preprocessing, Weights Initialization与Batch Normalization

DataPreprocessing,WeightsInitialization与BatchNormalizationDataPreprocessingWeightsInitialization与BatchNormalization数据预处理DataPreprocessing权重初始化WeightsInitialization让权重初始化为00方差1e-2标准差0方差1标准差XavierInitia
LiemZuvon·2020-08-17 15:51

CS231n课程笔记5.3：Batch Normalization

CS231n简介详见CS231n课程笔记1：Introduction。注：斜体字用于注明作者自己的思考，正确性未经过验证，欢迎指教。BatchNormalization1.原理BN(BatchNormalization)的原理很简单，就是对于给定输入做一个减均值除方差的归一化（可以这么做的原因是上诉归一化操作可导，即可以做BP（反向传播))。当然这么做的优劣难于判断，所以后文给出了改进的BN（实际
silent56_th·2020-08-17 15:59

【cs231n】Batchnorm及其反向传播

文章目录BatchNormalization反向传播其他Normalization方法LayerNormalizationInstanceNormalizationGroupNormalization神经网络中有很多层的叠加
JoeYF_·2020-08-17 14:39

A Strong Baseline and Batch Normalization Neck for Deep Person Re-identification 论文学习记录

这篇文章的相关tricks非常有用，也正是这些tricks导致最后的效果非常明显。论文地址链接:https://arxiv.org/abs/1906.08332?context=cs.CV.code:https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline目录摘要介绍相关工作A.BaselineforDeepPersonReIDB.SomeExis
若比达法则·2020-08-17 14:20

AlexNet模型解读

AlexNet上的一个完整的卷积层可能包括一层convolution、一层RectifiedLinearUnits、一层max-pooling、一层normalization。
qq_34725005·2020-08-17 14:40

cs231n-assignment2-Batch Normalization原理推导

做作业的时候敲BN调了很久，当时就写了博客忘记放上来了。。。assignment2完整代码链接：http://download.csdn.net/download/pjia_1008/9892859BatchNormalization可以理解为是一种数据预处理技术，使得每层网络的输入都服从（0，1）0均值，1方差分布，如果不进行BN，那么每次输入的数据分布不一致，网络训练精度自然也受影响。1，Ba
pjia_1008·2020-08-17 13:51

cs231n assignment2 Batch Normalization

Batchnormalization优点：减少坏初始化的影响加快模型的收敛速度可以用大些的学习率能有效地防止过拟合Batchnormalization:forwardimporttimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromcs231n_2.classifiers.fc_netimport*fromcs231n_2.data_utilsimp
_likyoo·2020-08-17 13:54

CS231n Spring 2019 Assignment 2—Batch Normalization

BatchNormalization批量归一化BatchnormalizationforwardbackwardFullyConnectedNetswithBatchNormalizationLayernormaliztionforwardbackward结果链接上一次我们完成了任意多层的全连接神经网络的设计，并且学习了一些改进的优化方法，这是使网络更容易训练的一个思路，另一个思路就是BatchN
laizi_laizi·2020-08-17 13:30

经典网络结构GoogleNet之Inception-v1 v2 v3 v4 Resnet

—2015年2月的论文Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate提出的Inception
女王の专属领地·2020-08-17 13:02

Keras ImageDataGenerator参数

fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorkeras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,samplewise_center=False,featurewise_std_normalization
ShellCollector·2020-08-17 12:10

斯坦福cs231n学习笔记（9）------神经网络训练细节（Batch Normalization）

神经网络训练细节系列笔记：神经网络训练细节（激活函数）神经网络训练细节（数据预处理、权重初始化）神经网络训练细节（训练过程，超参数优化）这一篇介绍很NB的BN（BatchNormalization）：BatchNormalization是由Loffe和Szegedy在2015年提出的概念，主旨是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布。BatchNormalization概念的
胡大炮的妖孽人生·2020-08-17 12:41

cs231n -- Batch Normalization

学习BatchNormalization时，对BN的工作原理没有弄清楚，查阅了不少资料后才对它有了较为深入的理解，这里分享一下我自己对于BN的理解，希望能给同样有困惑的同学帮助，大家多多交流学习。附上原论文地址，建议有时间的话看一遍，会对过程的计算有更好的了解。传送门1.WhatisBatchNormalization（BN）BatchNormalization（批归一化），像FC-layer、a
东海鱼鱼·2020-08-17 12:26

深度学习之各种Normalization

本文参考以下链接，如有侵权，联系删除参考链接概要归一化层，目前主要有这几个方法，BatchNormalization（2015年）、LayerNormalization（2016年）、InstanceNormalization（2017年）、GroupNormalization（2018年）、SwitchableNormalization（2019年）；将输入的图像shape记为[N,C,H,W]
专注于计算机视觉的AndyJiang·2020-08-17 11:45

cs231n'18： Assignment 2 | Batch Normalization

Assignment2|BatchNormalization上文吐槽BN部分讲的太烂，2018年果然更新了这一部分，slides里加了好多内容，详见Lecture6的slides第54到61页，以及Lecture7的slides第11到18页，这里结合着原始论文和作业，把BN及其几个变种好好总结一下。BatchNormalizationTrain前面的作业中已经见识到了，weight初始化时方差的
FortiLZ·2020-08-17 11:24

斯坦福cs231n课程记录——assignment2 BatchNormalization

BatchNormalization实现BatchNormalization运用LayerNormalization参考文献一、BatchNormalization原理先敬大佬的一篇文章《详解深度学习中的Normalization
临江轩·2020-08-17 11:41

Group Normalization 论文理解

BatchNormalization是一个里程碑式的工作，使得大量cnn可以正常训练，KaimingHe等人提出GroupNormalization又做了进一步提升paper：:GroupNormalizationlink：GNpapercode：引入GN实现训练的Mask-RCNN摘要文中提出一种新的CNN训练优化技术：BN现存问题：随着batchsize的减小，由不准确的批量统计估计造成的BN
JustForYouW·2020-08-16 22:13

科研日志：

DAY1.Remaining215.一.了解BN.Batch_Inception1⃣️：normalization:增强数据的表达能力，归一化，规范化。
PolyPubki·2020-08-16 13:51

cs231以及迁移学习

Normalization的原因以这个2元分类为例，不normalization的话，loss非常敏感，分类器稍微改变一下，对loss的影响很大。Normalization后问题得到解决。
yuki___·2020-08-16 10:08

cs231n-assignment1-two layer nn-心得

np.zeros_like创建的array是int型的加上dtype=float，转换类型normalization以及向量化#Normalizethedata:subtractthemeanimagemean_image
yuki___·2020-08-16 10:37

机器学习论文学习(1)：Batch Normalization

机器学习论文阅读(1)：BatchNormalization使用背景：神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低；另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度，这也正是为什么我们需要对数据都要做一个归一化预处理的原因。网络的前面几层发生微小
逐水草而居的造轮人·2020-08-16 09:36

数据的中心化（零均值化）和标准化（归一化）

以及训练神经网络的过程中，通常需要对原始数据进行中心化（Zero-centered或者Mean-subtraction（subtraction表示减去））处理和标准化（Standardization或Normalization
Sirius小狼·2020-08-16 09:11

Tensorflow BatchNormalization详解：4_使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作

使用tf.nn.batch_normalization函数实现BatchNormalization操作觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~参考文献吴恩达deeplearningai课程课程笔记Udacity
武科大许志伟·2020-08-16 08:33

异常检测——集成学习

ChallengesandResearchQuestions首先，知道一个模型好不好（精确不）外部指标内部指标其次，提高不同模型的多样性多样性的意义多样性的引入多样性的评估模型的选择模型的集成异常分数的Normalization
shaoyue1234·2020-08-16 08:05

【数据预处理】数据归一化方法normalization，数据平滑smoothing

TableofContents归一化1Min-maxnormalization：to[new_minA,new_maxA]2z-scorenormalization(μ:mean,σ:standarddeviation):3Normalizationbydecimalscaling归一化代码示例数据平滑datasmoothingmethods数据离散DataDiscretizationmethod
RainbowCoral·2020-08-15 07:00

【论文整理】DNN-Face-Recognition-Papers Feature Normalization/Loss Function Method

FeatureNormalization/LossFunctionMethodLarge-MarginSoftmaxLossforConvolutionalNeuralNetworks(L-Softmaxloss)[WeiyangLiual.,2017]codeSphereFace:DeepHypersphereEmbeddingforFaceRecognition(A-Softmaxloss)[
DrogoZhang·2020-08-15 04:39

SSD目标检测：conv4_3特征的L2Norm处理

(1)L2Normalization公式及作用:对于一行向量，其L2归一
yy2yy99·2020-08-14 22:11

BN算法（Batch Normalization）

原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313一、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:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》，这个算法目前已经被大量的应用，最新的文献
山上有只羊M·2020-08-14 19:12

吴恩达神经网络和深度学习-学习笔记-17-batch归一化（Batch Normalization）（BN）

简介和作用BatchNormalization会使你的参数搜索问题变得很容易，使神经网络对超参数的选择更加稳定，超参数的范围会扩大，工作效果也很好，同时也能使你更容易地训练深层网络。针对一个单层的网络，我们讲了归一化输入（将inputX归一化，详见笔记8）。BatchNormalization是指：面对深度网络，对于任何一个隐藏层而言，我们归一化上一层的a值，以更快地训练这一层的W和b（严格来讲，
Harry嗷·2020-08-14 19:19

深度学习—BN的理解（一）

思考一个问题：为什么传统的神经网络在训练开始之前，要对输入的数据做Normalization?原因在于神经网
dbsggal90047018·2020-08-14 17:51

神经网络优化-Batch Normalization(BN)

很早就打算写这篇博客了，最近遇到的问题比较多，所以拖了又拖，今天问题似乎解决了，等着程序运行的时候再来回顾一下BatchNormalization算法。BatchNormalization是2015年Google研究员在论文《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》一文中提
Xwei1226·2020-08-14 16:13

通俗理解BN(Batch Normalization)

1.深度学习流程简介1）一次性设置（Onetimesetup）-激活函数（Activationfunctions）-数据预处理（DataPreprocessing）-权重初始化（WeightInitialization）-正则化（Regularization：避免过拟合的一种技术）-梯度检查（Gradientchecking）2）动态训练（Trainingdynamics）-跟踪学习过程（Baby
nine_mink·2020-08-14 15:59

深度学习入门笔记（十三）：批归一化（Batch Normalization）

欢迎关注WX公众号：【程序员管小亮】专栏——深度学习入门笔记声明1）该文章整理自网上的大牛和机器学习专家无私奉献的资料，具体引用的资料请看参考文献。2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并联系博主删除。3）博主才疏学浅，文中如有不当之处，请各位指出，共同进步，谢谢。4）此属于第一版本，若有错误，还需继续修正与增删。还望大
我是管小亮·2020-08-14 13:55

postgreSQL使用sql归一化数据表的某列，以及出现“字段 ‘xxx’ 必须出现在 GROUP BY 子句中或者在聚合函数中”错误的可能原因之一

不过还是有很多人使用时将归一化（normalization）和标准化（standardization）两个概念混淆，在这里我们就不过多讨论了。
自闭火柴的玩具熊·2020-08-14 10:28

[pytorch] pytorch常用normalization函数详解

[pytorch]pytorch常用normalization函数详解BatchNormInstanceNormLayerNormGroupNormNormalization归一化的使用在机器学习的领域中有着及其重要的作用
超喜欢萱萱子的可可子·2020-08-13 22:56

深度学习100问-8：什么是Batch Normalization？

深度学习100问Author：louwillMachineLearningLab深度学习的一个本质问题InternalCovariateShift什么是BN深度学习的一个本质问题深度神经网络一直以来就有一个特点：随着网络加深，模型会越来越难以训练。所以深度学习有一个非常本质性的问题：为什么随着网络加深，训练会越来越困难？为了解决这个问题，学界业界也一直在尝试各种方法。sigmoid作为激活函数一个
louwill12·2020-08-13 21:03

批量归一化(Batch Normalization)

1.概述在神经网络的训练中，我们有很多的参数如学习率、权重衰减系数等，我们使用随机梯度下降法等时，往往需要对这些参数不断调整，这将会花费我们大量的时间。这种情况下使用批量归一化能很好地解决这种问题。批量归一化即通过归一化、缩放及平移使得数据变为满足或近似高斯形式的分布。我们知道在神经网络训练开始前，这是因为神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能
waq127520·2020-08-13 20:16

batch_normalization

1.tf.nn.batch_normalization(x,mean,variance,offset,scale,variance_epsilon,name=None)x:inputmean:样本均值variance
轻描没淡写·2020-08-13 18:00

【小白学图像】Group Normalization详解+PyTorch代码

文章转自公众号【机器学习炼丹术】，关注回复“炼丹”即可获得海量免费学习资料哦！文章目录1BN的优点2BN的缺点2.1受限于Batchsize2.2训练集与测试集的分布3GroupNormalzation4PyTorch实现GN总的来说，GN是对BN的改进，是IN和LN的均衡。1BN的优点这里简单的介绍一下BN，在之前的文章中已经详细的介绍了BN算法和过程。BN于2015年由Google提出，Goo
微信公众号[机器学习炼丹术]·2020-08-13 17:54

用python做主成分分析(PCA)

import相关工具箱：fromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.preprocessingimportnormalizeL2-normalization
HitagiDesu·2020-08-13 11:01

FFN MLP dense 权重矩阵 全连接

直观理解神经网络最后一层全连接+Softmax花书+吴恩达深度学习（一）前馈神经网络（多层感知机MLP）如何理解softmax【AI数学】Batch-Normalization详细解析我的的博客一句话：
weixin_30621711·2020-08-12 13:07

dropout+Batch Normalization理解

Dropout理解：在没有dropout时，正向传播如下：加入dropout后：测试时，需要每个权值乘以P：Dropout官方源码：#dropout函数实现defdropout(x,level):#level为神经元丢弃的概率值，在0-1之间iflevel=1:raiseException('Dropoutlevelmustbeininterval[0,1[.')retain_prob=1.-le
allein_STR·2020-08-11 21:29

归一化 （Normalization）、标准化 （Standardization）和中心化/零均值化 （Zero-centered）

标准化在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化
Sany 何灿·2020-08-11 20:05

关系数据库规范化逻辑设计----范式设计（NF，normalization）

文章目录1.范式设计是为了解决什么问题？2.几种常见的范式设计**先回顾一下三范式**：2.1第一范式（1NF）2.2第二范式（2NF）2.3第三范式（3NF）和扩充的第三范式（BCNF，BoyceCoddNormalForm）2.3.1第三范式（3NF）2.3.2扩充的第三范式（BCNF）2.4第四范式（4NF）3.总结4.范式设计需要注意的地方5.补充知识5.1关系数据库模型1.范式设计是为了
御剑胯马，栈山航海·2020-08-11 03:39

【小白学图像】Group Normalization详解+PyTorch代码

文章转自公众号【机器学习炼丹术】，关注回复“炼丹”即可获得海量免费学习资料哦！总的来说，GN是对BN的改进，是IN和LN的均衡。1BN的优点这里简单的介绍一下BN，在之前的文章中已经详细的介绍了BN算法和过程。BN于2015年由Google提出，Google在ICML论文中描述的非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做规范化操作，使得结果（输出信号各个维
机器学习炼丹术·2020-08-10 15:44

深度学习20问--知识点2（5/20）

这里写目录标题一级目录二级目录三级目录1、权重初始化2、归一化、标准化归一化（MinMaxScaler）（normalization）标准化（StandardScaler）对比3、PCA（principalcomponentanalysis
飞翔的河马F·2020-08-10 12:15

【tensorflow】batch_normalization

目前主流的训练深度神经网络的算法是梯度下降算法，简而言之该过程就是通过将网络输出值与真实值之间的误差信号逐层传递至神经网络的每个节点，进而更新节点与节点之间的参数。但深度神经网络的调参过程一直是个问题。随着梯度下降算法的不断改进，已经有越来越多的算法尝试减少调参的工作量，比如减小学习率、选取合适的权重初始化函数、应用Dropout等等，而BatchNormalization也是一个加速神经网络训练
我从崖边跌落·2020-08-10 06:31

对\emph{Deep-learning-BN}模型算法的学习-谷歌研究员论文翻译Batch Normalization

\documentclass[master]{thesis-uestc}\usepackage{algorithm}\let\cleardoublepage\clearpage\title{对\emph{Deep-learning-BN}模型算法的学习}\author{MarshalZheng}\begin{document}\maketitle\begin{chineseabstract}\em
Marshal Zheng·2020-08-09 04:54
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