Normalization

【NLP】Layer-Normalization

最近深入batchnormalization的研究，发现了一系列Normalization方法的富矿，深有收获。
阿木鸣·2020-06-22 02:37

批标准化(Batch Normalization, BN)

文章目录批标准化(BatchNormalization,BN)推断过程反向传播过程CNN中的批标准化批标准化(BatchNormalization,BN)  我们知道在深层神经网络训练时，会产生梯度消失问题，梯度消失的一个主要来源就是激活函数，以sigmoid函数为例，自变量在0附近导数较大，自变量越大或者越小都会造成导数缩小，如果数据分布在过小或者过大区域，过小的导数就很可能产生梯度消失问题(为
Leon_winter·2020-06-22 00:42

论文理解之图像分区域合成 SEAN: Image Synthesis with Semantic Region-Adaptive Normalization

本论文要解决的问题是使用条件生成对抗网络（cGAN）生成合成图像。具体来说，本文要完成的具体任务是使用一个分割掩码控制所生成的图像的布局，该分割掩码的每个语义区域都具有标签，而网络可以根据这些标签为每个区域「添加」具有真实感的风格。尽管之前已经有一些针对该任务的框架了，但当前最佳的架构是SPADE（也称为GauGAN）。因此，本论文的研究也是以SPADE为起点的。具体来说，本文针对原始SPADE的
Sanven?·2020-06-21 20:07

Tensorflow2.0 keras ResNet18 34 50 101 152系列 代码实现

系列最多层数达到了152层，但是基本结构可以分为四个模块，即特征层分别为64，128，256，512的卷积层block；每个卷积层block中如上图，由两组卷积层由两层卷积核大小为3x3组成，每一层采取了标准化（normalization
老光头_ME2CS·2020-06-21 20:02

Layer Normalization

code:https://github.com/ryankiros/layer-norm本文主要是针对batchnormalization存在的问题提出了LayerNormalization进行改进的。这里首先来回顾一下batchnormalization：对于前馈神经网络第l隐层，神经元的输入为a,激活函数为f,激活函数输出为h。权值w通过SGD学习得到。如下面的公式所示：深度学习中的一个挑战就
O天涯海阁O·2020-06-21 15:57

Batch Normalization详解和momentum参数理解

论文：https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf以下博客对batchNormalization的原理,优点和代码解析做了非常清晰的讲解:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313batchNormalization公式注意：上式中的γ和β是两个可以学习的参数（μ是求出的均值，σ是求出的标准差，ε是人为设置的
ygfrancois·2020-06-21 15:24

automl-超参数优化（HPO）-综述

那么要想模型效果好，手动调参少不了，机器学习算法如SVM就有gamma、kernel、ceof等超参数要调，而神经网络模型有learning_rate、optimizer、L1/L2normalization
xys430381_1·2020-06-21 14:54

Normalization layers

介绍归一化层，主要有这几种方法，BatchNorm（2015年）、LayerNorm（2016年）、InstanceNorm（2016年）、GroupNorm（2018年）；将输入的图像shape记为[N,C,H,W]，这几个方法主要区别是：BatchNorm：batch方向做归一化，计算NHW的均值，对小batchsize效果不好；(BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算
魏鹏飞·2020-06-21 13:51

李理：卷积神经网络之Batch Normalization的原理及实现

本系列文章面向深度学习研发者，希望通过ImageCaptionGeneration，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第10篇。作者：李理目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智能机器人的性能。相关文章：李理：
csdn王艺·2020-06-21 06:53

神奇的Batch Normalization 如果一个模型仅训练BN层会是什么样的

您可能会感到惊讶，但这是有效的。最近，我阅读了arXiv平台上的JonathanFrankle，DavidJ.Schwab和AriS.Morcos撰写的论文“TrainingBatchNormandOnlyBatchNorm:OntheExpressivePowerofRandomFeaturesinCNNs”。这个主意立刻引起了我的注意。到目前为止，我从未将批标准化（BN）层视为学习过程本身的一
deephub·2020-06-21 03:21

关于在神经网络训练中使用批量归一化（batch_normalization）时遇到的参数

文章目录批量归一化参数momentum参数epsilon参数training实例批量归一化defbatch_normalization(inputs,axis=-1,momentum=0.99,epsilon
枪枪枪·2020-06-20 23:40

GradNorm：Gradient Normalization for Adaptive Loss Balancing in Deep Multitask Networks，梯度归一化

文章目录引言gradnorm  gradnorm论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.02257  gradnorm是一种优化方法，在多任务学习（Multi-TaskLearning）中，解决1.不同任务loss梯度的量级（magnitude）不同，造成有的task在梯度反向传播中占主导地位，模型过分学习该任务而忽视其它任务；2.不同任务收敛速度不一致；这两个问题。  从
Leon_winter·2020-06-20 22:56

理论 | 简述RPKM，FPKM，TPM

因此，Mortazavi等人提出了RPKM/FPKM的方法对readcounts进行normalization以使基因表达量的比较可以在不同文库间进行。
尘世中一个迷途小书僮·2020-06-06 15:39

Batch Normalization和Layer Normalization

BatchNormalizationBN的参数计算是以一个minibatch为组的，每一层的输出$Z=R^{batch\_size,hidden\_size}$在进激活函数之前，针对每一个神经元，即每一个输出$Z_i=R^{batch\_size,1}$做统计归一。统计指标为每个batch的输出的一个维度的均值和方差，对应的会有两个hidden_size维的向量:$$\mu_{Z_i}=\frac
bluedream·2020-06-01 19:37

单细胞数据挖掘3-clustering

1.写在前面参考教程：https://hbctraining.github.io/scRNA-seq/2.Normalization,variancestabilization,andregressionofunwantedvariationforeachsample
大吉岭猹·2020-05-25 15:24

h3.js六边形索引前端应用

H3出现背景    在不同纬度的地区使用等面积、等形状的六边形地理单元可以减少指标和特征normalization的成本。
polong·2020-05-23 16:00

Region Normalization for Image Inpainting, AAAI 2020

论文：RegionNormalizationforImageInpainting，AAAI2020代码：https://github.com/geekyutao/RN图像修复的目的是重建输入图像的损坏区域。它在图像编辑中有许多应用，例如面部编辑和图像遮挡。图像修复中的关键问题是在损坏的区域中生成视觉上合理的内容。现有的图像修复方法可以分为两类：传统方法和基于学习的方法。传统方法通过基于扩散的方式来
高峰OUC·2020-05-18 21:00

PyTorch小技巧

私信删除文章目录Pytorch搭建网络问题1.数据预处理1.1归一化(Normalization)1.2标准化(Standardization)1.3正则化1.4Pytorch中常用张量操作1.4.1torch.cat1.4.2torch.stack1.4.3round
菜鸟向前冲fighting·2020-05-04 11:51

归一化和标准化的一些理解

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
云时之间·2020-04-12 08:05

机器学习中的标准化方法(Normalization Methods)

希望这篇随笔能够从一个实用化的角度对ML中的标准化方法进行一个描述。即便是了解了标准化方法的意义，最终的最终还是要：拿来主义，能够在实践中使用。动机：标准化的意义是什么？我们为什么要标准化？想象我们有一个DataMatrix$\mathbf{X}\in\mathbb{R}^{n\timesd}$我们首先必须要做的事情就是对这个DataMatix进行标准化，意义是：“取消由于量纲不同、自身变异或者数
思念殇千寻·2020-04-11 15:00

Xavier Initialization

1.BackgroundThreethingsacceleratetheperformanceofDeepLearning.TheyareInitialization,Normalization,andResidualNetworks.OneofthemostfamousinitializationmethodisXavierinitialization
bruete·2020-04-11 14:57

10分钟看懂Batch Normalization的好处

Batchnormalization是一个用于优化训练神经网络的技巧。具备有以下几个优点1.训练的更快因为在每一轮训练中的前向传播和反响传播的额外计算会造成更慢的训练。Batchnormalization可以让收敛速度更快。总的训练时间更短。2.容忍更高的学习率（learningrate）为了网络能收敛，梯度下降通常需要更小的学习率。但是神经网络的层次越深，则反响传播时梯度越来越小，因此需要更多的
linxinzhe·2020-04-11 08:12

Spark ML-2

4747761.html211416015193530.jpg官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/ml-features.html数据预处理和特征工程数据预处理归一化Normalization
踏雪寻梅4149·2020-04-10 23:58

计算机视觉图像预处理中的 Zero-mean（零均值化） 和 Normalization（归一化）

在训练神经网络前，往往要对原始图像数据进行预处理，中心化（Zero-centered及Mean-subtraction）和归一化（Normalization）。那么具体是什么意思呢？
BooTurbo·2020-04-10 16:00

⭐ 李宏毅2020机器学习作业1-Linear Regression：预测PM2.5

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（baseline）载入train.csv预处理提取特征标准化（Normalization
iteapoy·2020-04-10 16:27

【NeurlPS2019】Positional Normalization 位置归一化

作者提出，当前的BatchNorm,GroupNorm,InstanceNorm在空间层面归一化信息，同时丢弃了统计值。作者认为这些统计信息中包含重要的信息，如果有效利用，可以提高GAN和分类网络的性能。在这篇论文中，作者提出PONO方法，在通道层面进行归一化，与BN的对比如下所示。实际操作起来，并不是直接归一化，要复杂一些，下面进行详细说明。如下图所示，对于conv-deconv的网络，前层网络
高峰OUC·2020-04-08 17:00

TensorFlow搭建卷积网络识别交通标志

1.数据集的载入、augment与normalization载入数据集"""载入数据集"""#下载好的数据集是用pickl序列化了的
ydlstartx·2020-04-07 05:07

神奇的Batch Normalization 仅训练BN层会发生什么

您可能会感到惊讶，但这是有效的。最近，我阅读了arXiv平台上的JonathanFrankle，DavidJ.Schwab和AriS.Morcos撰写的论文“*TrainingBatchNormandOnlyBatchNorm:OntheExpressivePowerofRandomFeaturesinCNNs*”。这个主意立刻引起了我的注意。到目前为止，我从未将批标准化（BN）层视为学习过程本身
deephub·2020-04-06 19:11

MySQL三范式

本文的示例代码参考normalization目录Startup1NF什么是Primary-Key什么是Partial-Functional-Dependency2NF什么是Full-Functional-Dependency
诺之林·2020-04-06 19:55

Normalization

BatchNormalization)1.深度学习中的BatchNormalization2.BatchNormalization导读3.kerasBatchNormalization层tf.layers.batch_normalization
xyq_learn·2020-04-06 16:28

MCPcounter实战点点滴滴

考虑了管家基因后的normalization。然后limma做差异分析。image.pngimage.png我的问题：能不能使用原始readcounts数据用DEseq2做normalization？
陈宇乔·2020-04-06 04:13

【转】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
MichaelLiu_dev·2020-04-04 05:25

学习：StatQuest-Normalization

前言我们先来辨析一下归一化和标准化的区别归一化目的：消除量纲将数据缩放到[0,1]之间比较常用的是Z-score而标准化也是对数据进行缩放，但是它不会改变各样本间的生物学差异，只不过也是将数据缩放到一定的范围内，并且统一量纲，方便观察和计算接下来我们讨论下在差异分析中的标准化DESeq我们之前知道标准化的方式有RPKM，FPKM和TPM，但是DESeq并不采用这些方式，可能是DESeq的最终目的是
小潤澤·2020-04-03 13:01

神奇的Batch Normalization 仅训练BN层会发生什么

您可能会感到惊讶，但这是有效的。最近，我阅读了arXiv平台上的JonathanFrankle，DavidJ.Schwab和AriS.Morcos撰写的论文“TrainingBatchNormandOnlyBatchNorm:OntheExpressivePowerofRandomFeaturesinCNNs”。这个主意立刻引起了我的注意。到目前为止，我从未将批标准化（BN）层视为学习过程本身的一
deephub·2020-04-03 12:00

基因芯片（Affymetrix）分析2：芯片数据预处理

序章Affy芯片数据的预处理一般有三个步骤：1.背景处理（backgroundadjustment）2.归一化处理（normalization，或称为“标准化处理”）3.汇总（Summarization
thinkando·2020-03-30 20:38

管道(Pipeline)和特征融合(FeatureUnion)

这么做的原因是考虑了数据处理过程的一系列前后相继的固定流程，比如：featureselection-->normalization-->classification。
cnkai·2020-03-28 20:24

深度学习环境安装，cuda和cudnn的安装

cuDNN为深度神经网络中的标准流程提供了高度优化的实现方式，例如convolution、pooling、normalization以及activationlayers的前向
美环花子若野·2020-03-26 19:53

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

1概念  归一化：１）把数据变成(０，１)或者（1,1）之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。２）把有量纲表达式变成无量纲表达式，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。  标准化：在机器学习中，我们可能要处理不同种类的资料，例如，音讯和图片上的像素值，这
古来圣贤皆寂寞·2020-03-26 16:00

CS231n Spring 2019 Assignment 2—Batch Normalization

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BatchNormalization(批量归一化)，出自2015年的论文：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift，这使得深层网络训练变得更加容易。课程
赖子啊·2020-03-24 04:20

Batch-Normalization深入解析

BN:总的来说，BN通过将每一层网络的输入进行normalization，保证输入分布的均值与方差固定在一定范围内，减少了网络中的InternalCovariateShift问题，并在一定程度上缓解了梯度消失
ZeroZone零域·2020-03-23 21:56

Batch Normalization的原理和效果

论文：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift摘要深度网络由于前面的网络层参数变化，导致下一层的输入分布发生变化，从而导致网络难以训练。这降低了训练速度（因为需要使用晓得学习率和精细的初始化），并且使饱和非线性网络的训练变得困难。我们把这个现象叫做internalcovari
菜鸟瞎编·2020-03-21 10:02

内部协变量偏移(Internal Covariate Shift)和批归一化(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
机器不会学习·2020-03-20 15:04

深度模型的优化（1）：批标准化（Batch Normalization，BN）

1导入1.1独立同分布  统计机器学习的经典假设：sourcedomain和targetdomain的数据分布是一致的，也就是说，训练数据和测试数据满足独立同分布。这是通过训练的模型能在测试集上获得好的效果的前提。1.2InternalCovariateShift  CovariateShift：是机器学习的一个问题，同时迁移学习也会涉及到这个概念。假设x是属于特征空间的某一样本点，y是标签。co
brucep3·2020-03-20 08:34

Training NN -2- Data Preprocessing

关键词：zero-centered、normalization、PCA、白化3个常用的符号：数据矩阵X，假设其尺寸是[NxD]（N是数据样本的数量，D是数据的维度）。
宁艾瑜·2020-03-17 17:31

Strong Baseline and Batch Normalization Neck for Deep Person Re-identification

StrongBaselineandBatchNormalizationNeckforDeepPersonRe-identification文中主要提出了一种BNNeck的网络。与以前ICCV以及CVPR的一些文章存在或多或少的问题，其在公开数据集合中跑出的结果并不好，market-1501上能达到rank-190%的只有两个，DukeMTMC–reID的准确率rank-1都没有80%。market
Walter Wu·2020-03-11 12:14

Normalization of Database.md

DatabaseNormalisationisatechniqueoforganizingthedatainthedatabase.Normalizationisusedformainlytwopurpose:1.Eliminatingreduntant(useless)data.2.Ensuringdatadependenciesmakesensei.edataislogicallystored
Alex张·2020-02-28 13:51

深度学习之优化详解：batch normalization

摘要：一项优化神经网络的技术，点进来了解一下？认识上图这些人吗？这些人把自己叫做“TheMythBusters”，为什么？在他们的启发下，我们才会在Paperspace做类似的事情。我们要解决是BatchNormalization（BN）是否确实解决了InternalCovariateShift的问题。虽然BatchNormalization已经存在了几年，并且已经成为深度神经网络的主要内容，但它
阿里云云栖号·2020-02-24 22:14

基于批量标准化（Batch Normalization）的梯度求解

问题来源：cs231n[Assigment2-BatchNormalization]什么是批量标准化，本篇不再去阐述，这里推荐一篇笔者觉得讲的很详细的博客:https://blog.csdn.net/qq_41853758/article/details/82930944在实际操作中，通过批量标准化，可以极大的提高神经网络的准确率和训练速度，是提升自己模型的一个重要方法。本篇将对批量标准化进行推导
Thunder_Storm·2020-02-23 23:19

在 Tensorflow 使用 Batch Normalization

关于BatchNormalization的介绍，参见知乎贴：https://www.zhihu.com/question/38102762BNinTensorflowtf.contrib.layers.batch_norm(input,decay=0.9,updates_collections=None,epsilon=1e-5,scale=True,is_training=True,scope=
jayking1121·2020-02-23 18:54

Batch Normalization导读——张俊林

BatchNormalization作为最近一年来DL的重要成果(本文写于2016年)，已经广泛被证明其有效性和重要性。目前几乎已经成为DL的标配了，任何有志于学习DL的同学们朋友们雷迪斯俺的詹特曼们都应该好好学一学BN。BN倒过来看就是NB，因为这个技术确实很NB，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
高斯纯牛奶·2020-02-22 01:26
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