Normalization

Pytorch中的Batch Normalization layer踩坑

1.注意momentum的定义Pytorch中的BN层的动量平滑和常见的动量法计算方式是相反的，默认的momentum=0.1x^new=(1−momentum)×x^+momemtum×xt\hat{x}_{\text{new}}=(1-\text{momentum})\times\hat{x}+\text{momemtum}\timesx_{t}x^new=(1−momentum)×x^+mo
机器AI·2020-06-30 00:52

听课笔记（34讲—45讲）

第37讲第38讲第39讲第40讲第41讲分词器：拆分词语，做normalization（时态转换，单复数转换，同义词，大小写的转换）默认情况下是standard状态，分词的
道法—自然·2020-06-29 22:58

神经网络介绍--数据预处理、权重初始化及正则化

目录目录数据和模型的处理数据预处理减去平均值规范化(normalization)PCA和白化(whiten)常见的陷阱权重初始化陷阱：全零初始化使用小随机数初始化用1/sqrt（n）标准化方差稀疏初始化初始化偏差批量标准化正则化
wutao02·2020-06-29 21:00

Matlab 归一化（normalization）/标准化 （standarization）

数据规范中的归一化与标准化：A.归一化vs.标准化归一化：要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保正程序运行时收敛加快。一般指将数据限制在[01]之间。》把数变为（0,1）之间的数，主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0-1之间处理，更便携快速；》把有量纲表达式变为无量纲表达式，成为纯量；》一般采用最大-最小规范化
惜君Iris·2020-06-29 18:38

CS231n学习笔记——批量归一化（Batch Normalization）、监视训练

CS231n学习笔记——批量归一化（BatchNormalization）想要保持单位高斯激活，那么就需要做批量归一化，即在神经网络中额外加入一层，以使得中间的激活值均值为0方差为1。如果我们想要正确的激活单位高斯函数，我们可以取目前处理的批数据的均值，利用均值和方差来进行归一化，如果我们要在训练的每一层都保持良好的高斯分布，就需要进行批量归一化。而且需要它能够微分，这样才能在梯度反向传播的时候计
我喜欢你就像·2020-06-29 18:27

深入理解批标准化(Batch Normalization)

文章目录0前言1“InternalCovariateShift”问题1.1什么是“InternalCovariateShift”2BatchNorm的本质思想2.1本质思想2.2将激活输入调整为N(0,1)有何用？2.3存在的一个问题3BatchNorm的训练过程3.1再Mini-batchSGD下做BN操作4BatchNorm的预测过程4.1预测中存在的问题4.2解决该问题4.2.1方法一4.2
InceptionZ·2020-06-29 13:58

深度学习-Batch Normalization 学习笔记

一、引言本篇博文主要讲解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
算法之美DL·2020-06-29 12:05

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
越前浩波·2020-06-29 11:58

一文详解BN、LN、IN、GN四种正则化方式

一文详解BN、LN、IN、GN四种正则化方式前言批量归一化-BN(Batch-Normalization)mini-batch梯度下降法批量归一化（BatchNormalization）的基本动机与原理是什么
他们叫我一代大侠·2020-06-29 10:59

Python入门：NLTK（一）安装和Tokenizer

当然，并不算完美，可是对于基本的英文中的时间表述，抽取和normalization做的都算不错。
不务正业的Yuez·2020-06-29 10:51

《基于深度残差生成对抗网络的医学影像超分辨率算法》---论文笔记

本文的创新点：本文在最新的SＲGAN基础上，通过使用缩放卷积、去掉批量规范化层(Batch-Normalization，BN)、增加特征图数量、加深网络等对SＲGAN作出改进，提出了基于深度残差生成对抗网络
weixin_43350614·2020-06-29 08:32

机器学习笔记（三）——归一化、KD树、数值型特征无量纲化、数值型特征分箱等

通常的数据归一化方法有两种：最值归一化（normalization）:把所有数据映射到0-1之间。最值归一化的使用范
爱学习的老青年·2020-06-29 08:12

batch normalization代码实现

BN实现BN实现的两种要学会知道BN的推倒公式importtensorflowastffromtensorflow.python.trainingimportmoving_averagesclassModel:def__init__(self,is_train,learning_rate=0.00001,learning_rate_decay_factor=0.9995):self.x_=tf.p
染出芬芳。·2020-06-29 06:21

深度学习（11）BN(Batch Normalization) 原理理解

深度学习（11）问题BatchNorm就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的。“InternalCovariateShift”问题BatchNorm的本质思想训练阶段如何做BatchNormBatchNorm的推理(Inference)过程BatchNorm的好处tensorflow中的BN训练样本整体流程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
乘风踏浪来·2020-06-29 05:37

适合于图像重建问题的归一化层：GENERALIZED NORMALIZATION TRANSFORMATION(GDN)

BN层在生成模型中的问题在一般的卷积神经网络中，batchnormalization（BN）批标准化是一种常见的中间处理层，它使得图像均值为0，标准差为1，这样就接近于高斯分布，更符合图像的特征。此外还可以加速训练。BN层有一个优势，就是每次处理的批量的均值和标准差都不会相同，所以这相当于加入了噪声，增强了模型的泛化能力，但对于图像超分辨率重建、图像生成、图像去噪和图像压缩等生成模型，就不友好了，
ch ur h·2020-06-29 02:31

python实现数据归一化处理的方式：（0,1）标准化

通常（0，1）标注化处理的公式为：xnormalization=x−MinMax−Min{x}_{normalization}=\frac{x-Min}{Max-Min}xnormalization=Max
会呼吸的梦·2020-06-29 01:12

CS231n笔记5-Neural Networks Part 2: Setting up the Data and the Loss

Meansubtraction是一般会做的，相当于把整个点云平移到原点附近Normalization仅当不同的Feature是不同的Scale时候更加必要，但是从今天白天对雷达多普勒响应的分类中看，SVM
TrevorTung·2020-06-29 00:06

关于BN(Batch Normalization)的一些归纳和总结

一、归一化（Normalization)的概念Normalization是一个统计学中的概念，它并不是一个完全定义好的数学操作(如加减乘除)。它通过将数据进行偏移和尺度缩放调整。
漂洋过海的油条·2020-06-28 23:48

tensorflow中Batch Normalization的不同实现

tf.layers.BatchNormalizationtf.layers.batch_normalizationtf.keras.layers.BatchNormalizationtf.nn.batch_normalization
wanghua609·2020-06-28 20:51

(12)[arXiv16] Layer Normalization

计划完成深度学习入门的126篇论文第十二篇，多伦多大学的Hinton针对RNN等模型研究了对于BatchNorm的变种LayerNormalization。本篇论文一作JimmyLeiBa同时也是Adam的作者。ABSTRACT&INTRODUCTION摘要训练最先进的深层神经网络在计算上是昂贵的。减少训练时间的一种方法是使神经元的活动正常化。最近引入的一种称为批处理规范化的技术，使用在一小批训练
gdtop818·2020-06-28 20:36

【深度学习】批归一化（Batch Normalization）

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（简称BN）就是对每一批数据进行归一化，确实如此，对于训练中某一个batch的数据{x1,x2
weixin_33918357·2020-06-28 08:15

单细胞数据初步处理 | drop-seq | QC | 质控 | 正则化 normalization

比对TherawDrop-seqdatawasprocessedwiththestandardpipeline(Drop-seqtoolsversion1.12fromMcCarrolllaboratory).ReadswerealignedtotheENSEMBLrelease84Musmusculusgenome.10xGenomicsdatawasprocessedusingthesamep
weixin_33778544·2020-06-28 05:37

归一化、标准化、中心化和均值化

"标准化"和"归一化"这两个中文词要指代四种Featurescaling(特征缩放)方法Normalization,StandardizationandZero-centered:https://www.jianshu.com
顾北向南·2020-06-28 04:50

如何理解归一化（Normalization）对于神经网络（深度学习）的帮助？

如何理解归一化（Normalization）对于神经网络（深度学习）的帮助？
weixin_30853329·2020-06-28 01:11

ES 09 - Elasticsearch如何定制分词器 (自定义分词策略)

目录1索引的分析1.1分析器的组成1.2倒排索引的核心原理-normalization2ES的默认分词器3修改分词器4定制分词器4.1向索引中添加自定义的分词器4.2测试自定义分析器4.3向映射中添加自定义的分词器
weixin_30355437·2020-06-27 18:19

参数优化之Batch Normalization

一、备注最近我在研究深度学习和神经网络，看了一些比较经典的神经网络论文，有些地方不是很懂，于是简单地记录下来，一方面是供小伙伴们学习和讨论，另一方面也是通过写博客来激励自己学习。神经网络的训练是一个玄学问题，参数调的不好的话训练速度会很慢。BatchNormalization是2015年提出的，主要是用于加快神经网络的训练，提高模型的泛化能力，而且实际测试的效果不错。我看完以后还是有很多不懂的地方
Rauchy·2020-06-27 14:31

深入理解Batch Normalization批标准化

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开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问。本文是对论文《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducin
wanttifa·2020-06-27 14:03

【深度学习】批归一化（Batch Normalization）

来源：https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8453498.htmlhttps://blog.csdn.net/bingo_csdn_/article/details/79393354文章目录一、简介二、BN作用1.特征分布对神经网络训练的作用2.BN的作用三、BN的原理四、BN到底解决了什么五、预测时均值和方差怎么求？六、卷积神经网络CNN中的BN一、简介BN是由Go
vict_wang·2020-06-27 11:55

TensorFlow 中 Batch Normalization API 的一些坑

版权声明：本文为博主原创文章，如需转载，请注明出处,谢谢。https://blog.csdn.net/u014061630/article/details/85104491BatchNormalization作为深度学习中一个常用层，掌握其的使用非常重要，本博客将梳理下各种BatchNormalizationAPI的一些坑。如果你对BatchNormalization还不清楚，可以查看之前的博客I
黑暗星球·2020-06-27 08:30

CNN中的小tips（2）---batch normalization

问题：InternalCovariateShift：1）描述：普遍理解：InternalCovariateShift（内部协方差偏移）：随着网络的进行，网络中的参数也随着梯度不停更新。一方面，当底层网络中的参数发生微弱变化时，由于每一层中的线性变换和非线性激活映射，这些微弱的变化随着网络层数的加深而被逐级放大（类似蝴蝶效应）；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
阿华Go·2020-06-27 08:48

关于深度网络中的Normalization：BN/RBN/WN/LN的记录

深度前馈网络中前层输入的变化往往会引起后面层的变化，后面的层需要不断地调整自己的参数去适应前层的输入变化，这被称为internalcovarianceshift。这不仅会使网络训练变得缓慢，同时会让一些非线性激活函数如sigmoid更容易进入饱和区。传统的方法通过采用白化对样本进行预处理，让样本的特征之间独立同分布，来解决这个问题。如何对深度网络进行归一化？计算全部样本某个特征的均值与方差，对特征
夏天的米米阳光·2020-06-27 07:55

Batch 、Batch_Size、weight decay、momentum、normalization和正则化的一些理解和借鉴

整理一下之前看过的内容，方便后面忘记时查询。谈谈深度学习中的Batch_SizeBatch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。首先，为什么需要有Batch_Size这个参数？Batch的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集（FullBatchLearning）的形式，这样做至少有2个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表
曉a_寧·2020-06-27 05:09

深度学习Deep Learning（05）：Batch Normalization(BN)批标准化

github地址：https://github.com/lawlite19/DeepLearning_Python四、BatchNormalization（BN）批标准化1、说明参考论文：http://jmlr.org/proceedings/papers/v37/ioffe15.pdf或者查看这里，我放在github上了：https://github.com/lawlite19/DeepLear
莫失莫忘Lawlite·2020-06-27 05:03

normalization专题

normalization大体分为3类featurenormalization、weightnormalization和gradientnormalization，本文主要讲featurenormalization
爆米花好美啊·2020-06-27 05:27

深度学习| Batch Normalization

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
努力努力再努力tq·2020-06-27 03:28

归一化与标准化

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。
吃不胖的卷卷·2020-06-27 02:54

批标准化(Batch Normalization)

以下关于batchnormalization说法正确的是（）A.normalization的均值⽅差计算是基于全部训练数据的B.normalization的均值方差只基于当前的mini-batchC.normalization
Charles_yy·2020-06-26 23:31

[论文阅读]Group Normalization & IBN-Net（ECCV2018）

这里主要介绍两篇ECCV2018的论文，都是关于神经网络层中的normalization归一化的。
qtSunnylove·2020-06-26 23:50

机器学习之特征归一化（normalization）

一引子对房屋售价进行预测时，我们的特征仅有房屋面积一项，但是，在实际生活中，卧室数目也一定程度上影响了房屋售价。下面，我们有这样一组训练样本：房屋面积（英尺）卧室数量（间）售价（美元）210433999001600332990024003369000141622320003000453990019854299900注意到，房屋面积及卧室数量两个特征在数值上差异巨大，如果直接将该样本送入训练，则代价
抛出异常的爱的小屋·2020-06-26 22:27

python数据预处理 ：数据标准化

何为标准化：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。
泛泛之素·2020-06-26 20:58

Tensorflow——BatchNormalization（tf.nn.moments及tf.nn.batch_normalization）

批标准化批标准化（batchnormalization，BN）一般用在激活函数之前，使结果各个维度均值为0，方差为1。通过规范化让激活函数分布在线性区间，让每一层的输入有一个稳定的分布会有利于网络的训练。优点：加大探索步长，加快收敛速度。更容易跳出局部极小。破坏原来的数据分布，一定程度上防止过拟合。解决收敛速度慢和梯度爆炸。tensorflow相应APImean,variance=tf.nn.mo
SpareNoEfforts·2020-06-26 16:03

避免过拟合的方法，正则化，dropout，Batch normalization

避免过拟合的方法，正则化，dropout，Batchnormalization目录避免过拟合的方法，正则化，dropout，Batchnormalization一、铺垫1.奥卡姆剃刀原则2.简单模型上的过拟合3.深度学习过拟合4.数据集的划分与过拟合二、防止过拟合的方法1.添加噪声2.earlystopping3.数据集扩增（Dataaugmentation）4.数据均衡5.正则化（Regular
sunflower_sara·2020-06-26 15:43

[paper] Layer Normalization

LayerNormalizationAbstract目前效果最好的深度学习网络计算代价昂贵。减少训练时间的方法之一是规范化神经元的激活。BatchNormalization使用了这一思路，用mini-batch的均值和方差来规范化，这极大的减少了训练时间但是，BN的效果在很大程度上依赖于mini-batchsize的大小，并且不能应用到RNN上面在这篇文章，我们用LayerNormalizatio
四月晴·2020-06-26 12:31

caffe+报错︱深度学习参数调优杂记+caffe训练时的问题+dropout/batch Normalization

一、深度学习中常用的调节参数本节为笔者上课笔记（CDA深度学习实战课程第一期）1、学习率步长的选择：你走的距离长短，越短当然不会错过，但是耗时间。步长的选择比较麻烦。步长越小，越容易得到局部最优化（到了比较大的山谷，就出不去了），而大了会全局最优一般来说，前1000步，很大，0.1；到了后面，迭代次数增高，下降0.01，再多，然后再小一些。2、权重梯度消失的情况，就是当数值接近于正向∞，求导之后就
悟乙己·2020-06-26 10:54

[Python数据预处理] 规范化（归一化）

/data/normalization_d
memoryqiu·2020-06-26 10:34

来聊聊批归一化BN（Batch Normalization）层

点击上方“AI算法修炼营”，选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货一、BatchNormalization是什么？BatchNormalization(BN)是最早出现的，也通常是效果最好的归一化方式。featuremap：包含N个样本，每个样本通道数为C，高为H，宽为W。对其求均值和方差时，将在N、H、W上操作，而保留通道C的维度。具体来说，就是把第1个样本的第1个通道，加上第2个样本第1个通道
AI算法修炼营·2020-06-26 10:02

解读Batch Normalization

目录目录1-Motivation2-NormalizationviaMini-BatchStatistics测试BNbeforeorafterActivation3-Experiments本次所讲的内容为BatchNormalization，简称BN，来源于《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCo
shuzfan·2020-06-26 10:46

数据预处理之归一化(normalization)

概念介绍：归一化是利用特征的最大最小值，将特征的值缩放到[new_min,new_max]区间，对于每一列的特征使用min-max函数进行缩放，计算公式如下代码示例：importnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler,StandardScaler###MachineLearningActionChapter2rewritedeffi
SunShine2025·2020-06-26 09:56

Batch Normalization 和 Group Normalization

BatchNormalizationBatchNormalization在深度学习上算是不可或缺的一部分，基本上所有的框架中都会用到它，我记得比较清楚的是，在YOLOV2中作者采用了BatchNormalization从而提高了4个百分点的Map吧。为何要提出BatchNormalization？本人偏向于computervision这一块，在每次给network输入数据时，都需要进行预处理，比如
remanented·2020-06-26 05:28

常见Normalization汇总

常见Normalization汇总本文主要框架参考https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81037416，有许多自己的理解并进行了一定的删改，
qyhaill·2020-06-26 04:13
上一页 19 20 21 22 23 24 25 26 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他