Normalization

数据预处理之标准化(Standardization)、归一化(Normalization)、中心化/零均值化(Zero-centered)

一、数据标准化的意义：1、数据的量纲不同；数量级差别很大经过标准化处理后，原始数据转化为无量纲化指标测评值，各指标值处于同一数量级别，可进行综合测评分析。如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用。2、避免数值问题：太大的数会引发数值问题。3、平衡各特征的贡献一些分类器需要计算样本之间的距离（如欧氏距离），例如KNN。如果一个特征值域范围
elroye·2020-07-08 10:32

Batch Normalization

算法解决的问题：机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。InternalCovariateShift：训练时每个batch数据的分布可能会有所差异，如果不对这种差异进行归一化处理，会导致训练有一些波动，单纯对输入数据进行白化处理可能不够，因为浅层信息的小差异随着网络层数的加深差
Kuekua-seu·2020-07-08 10:37

【菜菜的CV进阶之路-Pytorch基础-batch normalization】同一个模型预测结果随batchsize的不同而不同

训练一个网络，在测试结果的时候遇到的问题：我同一个模型，当batchsize设置成1的时候准确率70%，但当batchsize设置成8的时候就是90%，真是百思不得其解...然后问师兄，师兄说可能是一个取了平均，一个没有取平均（当时没太懂TT...），Google后发现了答案QAQ：请教：对于同一个模型，预测结果随输入样本数量而改变目前在做一个softmax的分类，非常基础，是分类电视台标的。输入
凤⭐尘·2020-07-07 23:05

数据标准化和归一化有区别吗

在我有限的理解中，标准化和归一化只是同一种方法的不同叫法，毕竟英文都可以是normalization。
王子狐·2020-07-07 20:19

中心化（又叫零均值化）和标准化（又叫归一化)

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
企鹅245151826·2020-07-07 15:17

深度神经网络批量归一化的简要介绍 batch normalization

为什么要使用批处理规范化？我们通过调整和缩放激活来标准化输入层。例如，当我们具有从0到1以及从1到1000的特征时，我们应该将它们标准化以加快学习速度。如果输入层从中受益，为什么不对隐藏层中的值也做同样的事情，这些值一直在变化，并且训练速度提高了10倍甚至更多倍。批量归一化减少了隐藏单位值的偏移量（协方差偏移）。为解释协方差变化，让我们深入了解猫检测。我们仅在黑猫的图像上训练数据。因此，如果我们现
Null_Pan·2020-07-06 23:27

Pytorch——基于DataParallel单机多GPU并行之batch normalization

importtorch.nnasnnimporttorchimportosimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Module):def__init__(self,):super(Model,self).__init__()self.l=nn.Linear(2,1,bias=False)self.b=nn.BatchNorm1d(1)self.l.wei
Ghy817920·2020-07-06 21:12

Feature scaling

Featurescaling思维导图什么是Datanormalization和Featurescaling为什么要进行FeaturescalingFeaturescaling的基本方法Featurescaling思维导图什么是normalization
我去2017年·2020-07-06 17:03

【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
EulerAndGauss·2020-07-06 10:42

用sklearn.preprocessing做数据预处理（二）——Normalization

Normalization（正则化，也有部分地方叫归一化，至于哪个翻译更准确这里不做讨论，暂且称作正则化）是将样本在向量空间模型上的一个转换，经常被使用在分类与聚类中函数normalize提供了一个快速又简单的方式在一个单向量上来实现这正则化的功能
又要起名字了·2020-07-06 06:18

「AI初识境」深度学习模型中的Normalization，你懂了多少？

https://www.toutiao.com/a6694436118189834765/这是《AI初识境》第6篇，这次我们说说Normalization。
喜欢打酱油的老鸟·2020-07-06 03:13

Python数据预处理数据的方法总结（使用sklearn-preprocessing）

文章目录数据预处理思路数据预处理方法1标准化：去均值，方差规模化2规模化稀疏数据3规模化有异常值的数据4正则化Normalization5二值化–特征的二值化6类别特征编码7弥补缺失数据7创建多项式特征数据预处理思路
Echo_醉·2020-07-06 03:23

darknet源码分析(二)：卷积层实现过程分析im2col部分

typedefenum{CONVOLUTIONAL,DECONVOLUTIONAL,CONNECTED,MAXPOOL,SOFTMAX,DETECTION,DROPOUT,CROP,ROUTE,COST,NORMALIZATION
有节操的正明君·2020-07-06 03:48

论文笔记-Batch Normalization

论文题目：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift首先看看博客http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541中最开始介绍的：为什么中心化，方差归一化等，可以加快收敛？补充一点：输入x集中在0周围，sigmoid更
slim1017·2020-07-05 17:17

[Sklearn应用] Preprocessing data（一） 标准化(Standardization) 与 正则化/归一化(Normalization)

preprocessing.html#sklearn版本：0.18.2部分文字引用自:http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.htmlStandardization标准化Normalization
scxyz_·2020-07-05 13:09

sklearn数据集特征提取操作

一般数据处理的流程如下：featureselection–normalization–classification除了最后的classification可以是
☺����·2020-07-05 13:11

神经网络输入数据预处理——数据标准化（归一化）——python

数据的标准化和归一化数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。
可爱的仙贝·2020-07-05 07:21

sklearn学习笔记（一）——数据预处理 sklearn.preprocessing

pythonsklearn更多个人分类：Python数据处理sklearn数据预处理sklearn.preprocessing标准化（Standardization）规范化（Normalization）
唐梓航·2020-07-05 07:58

人脸识别中的L2 normalization

很多论文中都提及对人脸特征进行L2normalization。DeepFace：deepface中说对特征进行归一化是为了减少光照的影响。
弓長知行·2020-07-05 07:18

深度学习模型压缩（量化、剪枝、轻量化结构、batch-normalization融合）

“目前在深度学习领域分类两个派别，一派为学院派，研究强大、复杂的模型网络和实验方法，为了追求更高的性能；另一派为工程派，旨在将算法更稳定、高效的落地在硬件平台上，效率是其追求的目标。复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因。所以，卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，深度学习模型压缩与加速成为了学
666DZY666·2020-07-05 05:11

数据归归一化方法（标准化）

数据归一化方法数据标准化（normalization）数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。
小木匠_·2020-07-05 03:15

tensorflow模型恢复问题——saver.restore

Wtensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1502]OP_REQUIRESfailedatsave_restore_v2_ops.cc:184:Notfound:Keybatch_normalization
VideoRecommendation·2020-07-04 08:04

Python数据预处理(sklearn.preprocessing)—归一化(MinMaxScaler)，标准化(StandardScaler)，正则化(Normalizer, normalize)...

关于数据预处理的几个概念归一化(Normalization)：属性缩放到一个指定的最大和最小值（通常是1-0）之间，这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现。
weixin_38170137·2020-07-04 03:03

Batch Normalization

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，超参数的范围会更加庞大，工作效果也很好，也会使你的训练更加容易，甚至是深层网络。当训练一个模型，比如logistic回归时，你也许会记得，归一化输入特征可以加快学习过程。你计算了平均值，从训练集中减去平均值，计算了方差，接着根据方差归一化你的数据集，在之前的视频中我们看到，这是如何把学习问题的轮廓
徐凯_xp·2020-07-04 02:12

Local Response Normalization和batch_normalization的区别

下面这篇文章对LocalResponseNormalization讲得比较清楚了。https://blog.csdn.net/yangdashi888/article/details/77918311文章中提出了：上面公式中的a表示卷积层（包括卷积操作和池化操作）后的输出结果，所以一般LocalResponseNormalization都是用在卷积（加上激活函数）+池化操作+LocalRespon
求索_700e·2020-07-04 02:46

【AI初识境】深度学习模型中的Normalization，你懂了多少？

文章首发于微信公众号《有三AI》【AI初识境】深度学习模型中的Normalization，你懂了多少？这是《AI初识境》第6篇，这次我们说说Normalization。
言有三·2020-07-04 00:18

机器学习之归一化（Normalization）

一、定义数据标准化（Normalization），也称为归一化，归一化就是将你需要处理的数据在通过某种算法经过处理后，限制将其限定在你需要的一定的范围内。
Daisy_HJL·2020-07-02 17:19

神经网络中normalization方法小结

一、为什么要引入normalization？
Choly_chen·2020-07-02 16:41

一文搞懂深度学习中的Batch Normalization！

本文主要从理论与实战的方面对深度学习中的BatchNormalization进行介绍，并以MNIST数据集作为实战讲解，通过比较加入BatchNormalization前后网络的性能来让大家对BatchNormalization的作用与效果有更加直观的感受。BatchNormalization，简称BN，原始论文《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetwork
grantpole·2020-07-02 09:58

矩阵数据归一化 java 实现

概念参考：https://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/44103801https://blog.iaiot.com/data-normalization.html
haojiliang·2020-07-02 03:18

什么是批标准化 (Batch Normalization)

为什么要数据标准化（1）具有统一规格的数据,能让机器学习更容易学习到数据之中的规律.（2）也是优化神经网络的一种方法什么是批标准化(BatchNormalization)BatchNormalization,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,每层都做标准化在神经网络中,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
hebi123s·2020-07-02 02:50

Batch_Normalization原理及作用

Batch_Normalization（BN/批标准化）1.BN概念传统的神经网络，只是在将样本x输入输入层之前对x进行标准化处理，以降低样本间的差异性。
fuqiuai·2020-07-02 00:23

训练深度学习网络时候，出现Nan是什么原因，怎么才能避免？——我自己是因为data有nan的坏数据，clear下解决...

我的解决办法一般以下几条：1、数据归一化（减均值，除方差，或者加入normalization，例如BN、L2norm等）；2、更换参数初始化方法（对于CNN，一般用xavier或者msra的初始化方法）
djph26741·2020-07-01 22:59

局部响应归一化（Local Response Normalization，LRN）和批量归一化（Batch Normalization，BN）的区别

为什么要归一化？归一化已成为深度神经网络中的一个重要步骤，它可以弥补ReLU、ELU等激活函数无界性的问题。有了这些激活函数，输出层就不会被限制在一个有限的范围内(比如tanh的[−1,1][-1,1][−1,1])，而是可以根据训练需要尽可能高地增长。为了限制无界激活函数使其不增加输出层的值，需要在激活函数之前进行归一化。在深度神经网络中有两种常用的归一化技术，但常被初学者所误解。在本教程中，将
xxxx的xxx·2020-07-01 19:33

机器学习中去中心化

在回归问题和一些机器学习算法中，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）处理和标准化（Standardization或Normalization
泰狗汪汪·2020-07-01 18:13

去量纲、数据归一化

A、对一维数据的缩放有如下定义：0-1归一化（normalization
努力努力MT·2020-07-01 16:08

【数据分析】数据预处理中的数据变换

目录数据变换二值化（Binarization）离散化（Discretization）（特征分箱）哑编码（Dummycoding）标准化（Standardization）规范化（Normalization
YYIverson·2020-07-01 15:52

谱归一化（Spectral Normalization）的理解

《SpectralNormalizationforGenerativeAdversarialNetworks》【1】是TakeruMiyato在2018年2月发表的一篇将谱理论应用于Gan上的文章，在2017年，本文的第3作者YuichiYoshida就发表了一篇著名的谱范数正则（SpectralNormRegularization）的文章【2】，如有兴趣也可参看我的上一篇Blog：https:/
田神·2020-07-01 13:13

Histogram Normalization 图像直方图归一化

一.直方图归一化有些灰度图像的像素并没有分布在[0,255]内，而是分布在[0,255]的子区间内。这样的图像肉眼看上去往往不是很清晰。我们可以通过直方图归一化的方式，将它的像素分布从[0,255]的子区间变为[0,255]范围内。通过这样的方式，往往可以增加图像的清晰度。这种归一化直方图的操作被称为灰度变换（GrayscaleTransformation）。像素点的取值范围从[c,d]转换到[a
Ibelievesunshine·2020-07-01 10:50

标准化和归一化，请勿混为一谈，透彻理解数据变换

标准化与归一化1、标准化(Standardization)和归一化(Normalization)概念1.1、定义1.2、联系和差异一、联系二、差异1.3、标准化和归一化的多种方式2、标准化、归一化的原因
夏洛克江户川·2020-07-01 06:03

Batch Normalization（批标准化）

BatchNormalization（批标准化）Batchnormalizationisoneofthemostexcitingrecentinnovationsinoptimizingdeepneuralnetworks.—摘自IanGoodfellowetc.《deeplearning》注：这篇博客虽然也可以当做《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetwo
天泽28·2020-07-01 05:24

归一化（Normalization）与标准化（Standardization）

在机器学习和数据挖掘中，经常会听到两个名词：归一化（Normalization）与标准化（Standardization）。它们具体是什么？带来什么益处？具体怎么用？本文来具体讨论这些问题。
1lang·2020-07-01 05:43

数据预处理|关于标准化和归一化的一切

之前推送过一篇数据处理方面的文章，整理一份详细的数据预处理方法里面有一个问题没有说清楚，而且网上很多博客和公众号推文也都写的有点乱，这就是归一化（Normalization）和标准化（Standardi
风度78·2020-07-01 02:09

归一化、标准化和正则化的关系

归一化（Normalization）1.把数据变为（0，1）之间的小数。主要是为了方便数据处理，因为将数据映射到0～1范围之内，可以使处理过程更加便捷、快速。
拙翔峰·2020-06-30 20:34

Keras学习笔记三：BatchNormalization层和融合层（Merge层）

1.BatchNormalization层：该层在每个batch上将前一层的激活值重新规范化，即使得其输出数据的均值接近0，其标准差接近1keras.layers.normalization.BatchNormalization
zhuzuwei·2020-06-30 17:44

Normalization（数据归一化）

数据归一化方法大全在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。
这孩子谁懂哈·2020-06-30 15:55

Batch Normalization学习及TensorFlow代码实现

2015年Google提出了BatchNormalization算法，BatchNormalization简称BN算法，它是为了克服神经网络层数加深导致难以训练而诞生的一个算法。根据ICS理论，当训练集的样本数据和目标样本数据分布不一致的时候，训练得到的模型无法很好的泛化。而在神经网络中，每一层的输入在经过层内操作之后必然会导致与原来对应的输入信号分布不同，并且前面层神经网络的增加会被后面的神经网
莫谈天下·2020-06-30 14:15

PyTorch Geometric(PyG) Normalization Layers(BatchNorm)源码详解

继承自pytorch的BatchNorm1d，基本没啥变化fromtorch.nnimportBatchNorm1dclassBatchNorm(BatchNorm1d):r"""Appliesbatchnormalizationoverabatchofnodefeaturesasdescribedinthe`"BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkT
yrwang_xd·2020-06-30 09:42

深度学习的局部响应归一化LRN(Local Response Normalization)理解

1、其中LRN就是局部响应归一化：这个技术主要是深度学习训练时的一种提高准确度的技术方法。其中caffe、tensorflow等里面是很常见的方法，其跟激活函数是有区别的，LRN一般是在激活、池化后进行的一中处理方法。AlexNet将LeNet的思想发扬光大，把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中。AlexNet主要使用到的新技术点如下。（1）成功使用ReLU作为CNN的激活函数，并验证其效果
yangdashi888·2020-06-30 05:01

batch normalization and batch size

batchnormalization的原理解释可以看https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html我觉得写得挺清晰的实验结果：batch_size的大小会影响batchnormalization的效果。当batch_size过大的时候，会使得模型效果不稳定（我做的实验是模型偏向于预测为某一个类别）。实验：模型：DPCNN，在每个卷积层后面加batc
xxzhix·2020-06-30 04:42
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