Normalization

Understanding Batch Normalization

BatchNormalization批标准化(BatchNormalization)输入为mini-batch的数据，记为Ib,c,x,yI_{b,c,x,y}Ib,c,x,y.输出也是维度为4的张量，记为Ob,c,x,yO_{b,c,x,y}Ob,c,x,y其中，b表示batch，c为通道数，(x,y)是空间维度BN是在给定的通道上，对所有的激活做标准化。公式如下算法：输入：一个mini-bat
蜉蝣之翼❉·2019-09-03 23:58

深入浅出——深度学习中的Batch Normalization使用

原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313转载自：https://blog.csdn.net/u010402786/article/details/51233854（因为感觉这个作者的排版比较好看）关于归一化部分的理解参考资料：神经网络之家www.nnetinfo.comhttp://www.nnetinfo.com/nnin
dulingtingzi·2019-09-03 23:20

GauGAN，Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization 论文阅读

这篇文章最主要的地方就是讨论了normalization层在语义信息里的作用。之前的方法，normalization层会过滤掉语义图的语义信息。为什么呢，可以看下图的例子。作者假
空苍地樱·2019-08-29 20:41

TensorFlow 常用的4个模块

:平均池化batch_normalization(...):批标准化bias_add(...):添加偏置conv2d(...):2维卷积dropout(...):随机丢弃神经网络单元relu(...)
Key_jiang·2019-08-29 15:42

【Unity Shader入门精要学习】数学基础（一）

矢量（vector）一、单位矢量单位矢量是指那些模为1的矢量，单位矢量也被称为归一化的矢量（normalizedvector），对给定的非零矢量，把他转换成单位矢量的过程被称为归一化（normalization
小王子称号发放NPC·2019-08-28 16:36

详说Normalization(Batch Normalization,Layer Normalization,Instance Normalization,Group Normalization)

详说各种NormalizationBatchNormalization是Sergey等人于2015年在BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift中提出的一种归一化方法。在开始讨论之前，我们需要先探讨一个问题，对于深度神经网络而言，什么样的输入是一个好的输入，或者说什么样的输入可
kuweicai·2019-08-27 23:06

intel培训-1 数据预处理

数据预处理：清理灰度处理：零件缺陷检测，裂缝减少数据量减少运算量只需要一个值正则化：normalization分布不加快收敛速度数据增强：数据不均衡的时候为了增加一些数据旋转缩放选模型分类模型framework
DUT_LYH·2019-08-26 16:43

cs231n学习之神经网络训练技巧（7）

前言本文旨在学习和记录，如需转载，请附出处https://www.jianshu.com/p/beb772848c3b训练trickcs231n系列博客之(4),(5),(6)分别介绍了网络参数初始化、Normalization
Latet·2019-08-24 15:40

归一化、标准化和正则化及代码实现

归一化（normalization）归一化有两个作用：把数据映射到（0，1）之间方便处理把有量纲表达式变换为无量纲表达式，成为纯量。
一位学有余力的同学·2019-08-21 15:39

tensorflow解决batch_normalization模型调用遇到的问题和模型引入正则项的问题

最后发现batch_normalize的问题训练过程中将tf.layers.batch_normalization中的train设置成True，验证集设置成False.发现验证集的准确率保持不变了，如果将验证集也设置成
qq_38644840·2019-08-21 09:28

深度学习之 Batch Normalization

InternalCovariateShiftBN的优秀之处2BN的算法原理训练中的计算测试中的计算3BN在实际应用中3.1所处位置3.2参数维度3.3BN在tensorflow中的api1.tf.nn.batch_normalization
magic_ll·2019-08-19 13:01

Insightface人脸识别loss解读

elifargs.loss_type==5:#marginfaces=args.margin_sm=args.margin_masserts>0.0_weight=mx.symbol.L2Normalization
CloudCver·2019-08-19 11:14

Insightface人脸识别loss解读

elifargs.loss_type==5:#marginfaces=args.margin_sm=args.margin_masserts>0.0_weight=mx.symbol.L2Normalization
CloudCver·2019-08-19 11:14

ResNet与梯度消失 与 batch normalization

1梯度消失问题1.1sigmoid当中的梯度消失上图是sigmoid的函数图像，这个函数可以增加非线性性，但是当输入值足够大或者足够小的时候，输出值基本上不变，这个时候函数的梯度值基本上就是0，这就达不到梯度下降的功能了。1.2用ReLU代替sigmoid为了解决这个问题，引入了新的非线性单元，ReLU。表达式也非常简单，可以看到，不管输入值多大，梯度值都是存在的，这就在一定程度上解决了梯度消失的
lalalalalalaaaa·2019-08-17 21:36

深度学习论文笔记（BN算法）——Batch Normalization

文章目录BN算法解决的问题什么是内部协变量偏移如何解决内部协变量偏移解决方案一：白化什么是白化白化操作不可取之处解决方案二：简化的白化操作简化一简化二BN操作BN操作的一点个人看法在CNN中使用BN算法测试样例如何进行标准化BN操作的时机BN操作的好处BN算法解决的问题BN算法主要解决的问题是内部协变量偏移。什么是内部协变量偏移由于参数更新导致底层网络的输出分布不断发生改变，高层网络的参数需要不断
菜到怀疑人生·2019-08-16 16:37

全面解读Group Normalization，对比BN，LN，IN

前言FacebookAIresearch（FAIR）吴育昕-何恺明联合推出重磅新作GroupNormalization（GN），提出使用GroupNormalization替代深度学习里程碑式的工作Batchnormalization，本文将从以下三个方面为读者详细解读此篇文章：What'swrongwithBN?HowGNwork?WhyGNwork?GroupNormalizition是什么一
Jerry_Jin·2019-08-12 21:00

深度学习中的Normalization总结（BN/LN/WN/IN/GN）

文章目录简介独立同分布（i.i.d）InternalCovariateShiftNormalization的通用公式Batch-Normalization——纵向规范化为什么用BNBN怎么操作InferenceBatchNorm
aift·2019-08-11 18:00

cs231n assignment2 Batch Normalization

BatchNormalization的反向推导比之前的稍微复杂一些，但是画出计算图后，从后往前推导就会变的简单。文章目录BatchnormalizationforwardbackwardLayerNormalization:ImplementationInlineQuestionBatchnormalizationforward首先实现layers.py中的batchnorm_forward()函
一叶知秋Autumn·2019-08-02 10:21

Layer Normalization

在学习LayerNormalization之前建议大家先自行学习BatchNormalization.鉴于BN存在一些问题，LayerNormalzation才得以提出,并且LayerNormalization可以直接应用于recurrentneuralnetworks，并且也解决了BN当batchsize=1不能进行在线学习，在线预测的问题。layernormalization和BN的整个思想是
qq_27717921·2019-08-01 10:30

python实现几种归一化方法（Normalization Method）

数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时的重要问题，当不同的特征成列在一起的时候，由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上的小数据被大数据“吃掉”的情况，这个时候我们需要做的就是对抽取出来的featuresvector进行归一化处理，以保证每个特征被分类器平等对待。下面我描述几种常见的NormalizationMethod，并提供相应的python实现（其实很简单）：1、(0,1)标准化：这是
Bin_Xia·2019-07-31 09:00

Batch Normalization和Layer Normalization

为什么需要归一化各个特征之间的量纲不同，会导致在计算loss时，会过度依赖于量纲较大的那些特征，而忽略量纲较小的特征，导致梯度下降时走“之字形”路线。1对比BN是在batch上，对N、H、W做归一化，而保留通道C的维度。BN对较小的batchsize效果不好。BN适用于固定深度的前向神经网络，如CNN，不适用于RNNLN在通道方向上，对C、H、W归一化，主要对RNN效果明显；如果把特征图[公式]比
guohui_0907·2019-07-30 10:54

如何区分并记住常见的几种 Normalization 算法

神经网络中有各种归一化算法：BatchNormalization(BN)、LayerNormalization(LN)、InstanceNormalization(IN)、GroupNormalization(GN)。从公式看它们都差不多，如(1)所示：无非是减去均值，除以标准差，再施以线性映射。image.png这些归一化算法的主要区别在于操作的featuremap维度不同。如何区分并记住它们，
jiandanjinxin·2019-07-25 14:40

经典网络的特点总结 Alexnet

使用了LRN和重叠的池化，现在LRN都不用了，一般用BN作Normalization。当时使用了多GPU训练（grouptraining要注意应当随机选取group）。
Piggy、、·2019-07-24 09:38

数据的归一化处理

数据的标准化（normalization）和归一化数据的标准化数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。
-零·2019-07-23 22:00

python数据预处理之数据标准化的几种处理方式

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·2019-07-17 11:28

Batch Normalization在测试和训练阶段的不同

关于BN的具体定义可以看看论文：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShiftBN在训练阶段是保持计算每一个Batch的均值和方差的，其计算算法：但是我们知道在训练过程中有很多的batch，怎么保证在训练和测试阶段的batch参数保持一致呢？其实就是BN在训练阶段每一个batch按
OliverkingLi·2019-07-15 15:33

Batch Normalization和Layer Normalization的原理分析对比，及Tensorflow代码实现

区别：BatchNormalization的处理对象是对一批样本，LayerNormalization的处理对象是单个样本。BatchNormalization是对这批样本的同一维度特征做归一化，LayerNormalization是对这单个样本的所有维度特征做归一化。示意图共同点（作用）：我们知道，样本经过一层神经网络后，得到输出值。那么多个样本经过一层神经网络后得到的多个输出值，这些值的分布可
Johann_Liang·2019-07-15 13:25

理解深度学习中Batch Normalization批标准化

深度学习调优过程中，有很多的tricks,其中BatchNormalization是一项，这个篇博客介绍BatchNormalization讲得还不错，所以推荐下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
nicajonh·2019-07-13 00:56

TensorFlow2.0笔记19：GoogleNet-Iception介绍以及测试+Batch Normalization讲解！

GoogleNet-Iception介绍以及测试+BatchNormalization讲解！文章目录一、GoogleNet-IceptionV1(2014)介绍1.1、为什么提出Inception1.2、Inception模块介绍1.3、Inception作用1.4、googLeNet-InceptionV1结构二、GoogleNet-IceptionV2介绍2.1、BatchNormalizat
炊烟袅袅岁月情·2019-07-11 15:40

《Few-Shot and Zero-Shot Learning for Historical Text Normalization》阅读笔记

一、介绍历史文本规范化（Historicaltextnormalization）：许多历史文档是在没有标准拼写约定的情况下编写的，并且注释数据集很少且很小，由于历史文本由于拼写演化不同，导致人们不能很好的分辨其具体含义。目标：将使这些文件通过NLPmodels处理，转换成当今学者们可以查到的，并且外行人士也能看懂的文本。在之前关于这一主题的大量工作之后，我们将自我限制为逐字归一化，忽略了现代文本与
Danidy·2019-07-09 23:56

【深度学习】批归一化（Batch Normalization）

参考：深度学习归一化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。我们为什么需要BN？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
Mr_health·2019-07-08 10:49

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

https://www.jianshu.com/p/95a8f035c86c归一化（Normalization）、标准化（Standardization）和中心化/零均值化（Zero-centered）
星涅爱别离·2019-07-05 22:00

Batch Normalization原文详细解读

这篇博客分为两部分，一部分是[3]中对于BN(BatchNormalization的缩写)的大致描述一部分是原文[1]中的完整描述、####################先说下书籍[3]############################################BatchNormalization首次在[1]中提出,原文中没有给出具体的图示。我们先来归纳下[3]中提到的BatchNo
Chi Yu's Blog·2019-07-03 00:00

[总结] 神经网络中 Normalization 的发展历程

目录LocalResponseNormalizationBatchNormalizationWeightNormalizationLayerNormalizationInstanceNormalizationConsineNormalizationGroupNormalization1.LocalResponseNormalizationLRN最早应该是出现在2012年的AlexNet中的，其主要
Code_Mart·2019-06-24 11:56

[总结] 神经网络中 Normalization 的发展历程

目录LocalResponseNormalizationBatchNormalizationWeightNormalizationLayerNormalizationInstanceNormalizationConsineNormalizationGroupNormalization1.LocalResponseNormalizationLRN最早应该是出现在2012年的AlexNet中的，其主要
Code_Mart·2019-06-24 11:56

TensorFlow学习笔记之批归一化：tf.layers.batch_normalization()函数

关于归一化的讲解的博客——【深度学习】BatchNormalization（批归一化）tensorflow中的函数解析在这个博客——tf.nn.batch_normalization()函数解析目录0前言
我是管小亮 :)·2019-06-24 00:00

深层神经网络难拟合与Batch Normalization问题

问题1的常见对策(Batch_Normalization)的介绍一、为什么传统的深层神经网络，随着层数的增加会越来越难拟合训练？
black_shuang·2019-06-22 15:47

batch normalization 批标准化

目的：解决训练过程中，隐层的输入分布偏移问题。让每个隐层节点的激活输入分布固定下来，避免“InternalCovariateShift”，使得每一层神经网络的输入保持相同分布。基本思想：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
DeepCBW·2019-06-19 17:30

TensorFlow中的batch_nomalization

tf.layers.batch_normalization的使用BN使用要注意：1.一般在卷积层使用；2.一般在非线性激活之前使用；3.在训练时training=True,在测试时training=False
岛联·2019-06-18 19:36

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。本文是对论文《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》的导读。机器学习领域有个很重要的假设：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
jieshaoxiansen·2019-06-16 17:58

NumPy数据的归一化

NumPy数据的归一化数据的归一化首先我们来看看归一化的概念:数据的标准化（normalization）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。
Geeksongs·2019-06-13 16:00

【风格迁移系列三】（Adain）Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization 论文解读

最近看了这篇论文ArbitraryStyleTransferinReal-timewithAdaptiveInstanceNormalization。由于没有详细的博客参考，还是花了一些时间来阅读论文。于是提出自己对论文的理解，以供大家参考。下面直接进入主题：1AdaptiveInstanceNormalization作者在CIN的基础上提出了Adain：其中，x和y分别是内容图片和风格图片enc
kevinoop·2019-06-12 16:19

Batch Normalization原理

神经网络训练过程的本质是学习数据的分布,如果训练数据与测试数据的分布不同将大大降低网络的泛化能力;如果某些训练数据的每批batch数据分布也不同,则也大大消耗训练的时间从而使训练变得低效和复杂。随着网络的进行，每个隐层的参数变化使得后一层的输入发生变化，从而每一批训练数据的分布也随之改变，致使网络在每次迭代中都需要拟合不同的数据分布，增大训练的复杂度和过拟合的风险。举个例子，比如6个mini-ba
CharlesOyfz·2019-06-11 20:27

batch normalization学习理解笔记

batchnormalization学习理解笔记最近在AndrewNg课程中学到了BatchNormalization相关内容,通过查阅资料和原始paper,基本上弄懂了一些算法的细节部分,现在总结一下.1.batchnormalization算法思想的来源不妨先看看原文的标题:Batchnormalization:accleratingdeepnetworktrainingbyreducingi
碌碌无为的人·2019-06-09 23:00

正则化(Regularization)、归一化(Normalization)、权重初始化等

正则化（Regularization）解决深度学习中的over-fitting(highvariance)问题，有两个solutions，其中之一就是regularization，另外就是moredata。正则化就是在原costfunction中加入正则项Whyregularizationcanreducesoverfitting?直观上理解就是如果正则化系数λ\lambdaλ设置的足够大，那矩阵
Econe-wei·2019-06-05 18:56

优化方法总结 Batch Normalization、Layer Normalization、Instance Normalization 及 Group Normalization

目录从Mini-BatchSGD说起Normalization到底是在做什么BatchNormalization如何做3.1前向神经网络中的BN3.2CNN网络中的BN3.3BatchNorm的四大罪状局限
展希希鸿·2019-06-03 21:29

Batch Normalization 学习笔记

顾名思义，batchnormalization嘛，即“批规范化”，主要作用是为了防止“梯度弥散”。关于梯度弥散，举个很简单的例子，。1.BN原理B有人可能会说，BN不就是在网络中间层数据做一个归一化处理嘛，这么简单的想法，为什么之前没人用呢？然而其实实现起来并不是那么简单的。其实如果仅仅对网络某一层A的输出数据做归一化，然后送入网络下一层B，这样是会影响到本层网络A所学习到的特征的。打个比方，比如
AI程序媛·2019-05-31 17:02

batch normalization（BN）& group normalization（GN）

文章转载自多个博主，再次表示感谢，学习用途，侵删论文：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShiftnormalization1.数值问题。输入变量的数量级不一致可能会引起数值问题。因为tansig的非线性区间大约在[-1.7，1.7]。意味着要使神经元有效，tansig(w1*x
Woooooooooooooo·2019-05-29 19:00

Batch Normalization三（吴恩达课程笔记，有反向求导过程）

在训练神经网络时，标准化输入可以提高训练的速度。方法是对训练数据集进行归一化的操作，即将原始数据减去其均值后，再除以其方差。但是标准化输入只是对输入进行了处理，那么对于神经网络，又该如何对各隐藏层的输入进行标准化处理呢？其实在神经网络中，第层隐藏层的输入就是第层隐藏层的输出。对进行标准化处理，从原理上来说可以提高和的训练速度和准确度。这种对各隐藏层的标准化处理就是BatchNormalizatio
John_Rocker·2019-05-28 21:27

深入理解Batch-Normalization二（有分析BN在测试推理过程参数来源）

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
John_Rocker·2019-05-28 21:35
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