Normalization

12.2-3 DL for CV, SR

在计算视觉和语音识别两个领域的应用情况和技巧；小结：NN擅长学习输入值存在不同方向上的差异（通过调节weight），而不擅长学习数据在同方向不同distances上的差异（需要对应不同的bias），因此做normalization
NaughtyRain·2019-01-10 15:58

faster RCNN系列之Group Normalization

引用地址：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79810040论文：GroupNormalization论文链接：https://arxiv.org/abs/1803.08494GroupNormalization（GN）是针对BatchNormalization（BN）在batchsize较小时错误率较高而提出的改进算法，因为BN层的
何进哥哥·2019-01-08 10:18

Python和PyTorch对比实现批标准化 Batch Normalization 函数在测试或推理过程中的算法

摘要本文使用Python和PyTorch对比实现批标准化BatchNormalization函数在测试或推理过程中的算法.相关原理及详细解释,请参考文章:BatchNormalization的测试或推理过程及样本参数更新方法.系列文章索引:https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/85067981正文1.BatchNormalization
BrightLampCsdn·2018-12-30 15:48

学习笔记：如何理解神经网络中超参数learning rate、weight decay、momentum、Batch normalization、Learning Rate Decay及其各自的作用？

一、learningrate（学习率）学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面4种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。后面4种参数分别为：WeightDecay权值衰减，Momentum动量、BatchNormalization和LearningRateDecay学习率衰减。以下权值更新公式中，即为学习率。
Charles5101·2018-12-24 18:46

Tensorflow Batch normalization函数

小白刚接触BN层的时候简直是一头雾水，在大坑里摸索了很久，终于！！！有了一点觉悟，必须要马克下来啊~~~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.在训练和测试的时候，用法不一样啊！BN原理：深度网络中间每一层的输入来源于上一层的输出，每次更新参数之后，输入数据的分布会产生变化，因此需要重新调整分布。重新调整分布以适应新的分布，会出现covariateshift的问题，
huim·2018-12-24 14:31

图片预处理：图片生成器ImageDataGenerator

keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,samplewise_center=False,featurewise_std_normalization
纶巾·2018-12-21 10:54

深度学习中的归一化(normalization)和正则化(regularization)

机器学习的学习过程基于概率和统计学，学习到的知识能用于其它数据的一个基本假设是独立同分布(IID)，因此把数据变成同分布是很有必要的。A.权重归一化:WN不归一化特征，而是归一化权重。假设卷积核的向量形式是，感受野的向量形式是，偏置为。一个神经元的输出可以表示为：。把权值写成：，因为，所以。这样，权值向量的模长就是，方向就是。模长和方向不再耦合，可以加速收敛。损失函数关于的导数：。损失函数关于的导
Sinoai·2018-12-17 16:39

tensorflow中的batch_norm以及tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的探究

一、错误使用及结果笔者最先使用时只是了解到了在tensorflow中tf.layers.batch_normalization这个函数，就在函数中直接将其使用，该函数中有一个参数为training，在训练阶段赋
huitailangyz·2018-12-15 17:32

Pytorch MNIST数据集标准化为什么是transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))

Pytorch已经提供了MNIST数据集，只要调用datasets.MNIST()下载即可，这里要注意的是标准化（Normalization）：transforms.Normalize((0.1307,
极客Array·2018-12-13 14:20

数据标准化方法z-score讲解(matlab)

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。
It_BeeCoder·2018-12-11 15:15

Normalization

Normalization在我们讲深度学习的normalization的算法开始，我们先了解一下机器学习的特征标准化，来让我们更好理解接下来要讲的算法。
gwpscut·2018-11-30 13:52

样本去中心化目的

132387124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
dashan8608·2018-11-28 16:59

使用keras进行数据增强致MemoryError错误

被扩展到惊人的32.8g，最后报错是：MemoryError，如下图简单贴一下相关代码，data_gen_args=dict(featurewise_center=False,featurewise_std_normalization
bingo_6·2018-11-27 09:52

Python和PyTorch对比实现批标准化Batch Normalization函数及反向传播

摘要本文使用纯Python和PyTorch对比实现BatchNormalization函数及其反向传播.相关原理和详细解释,请参考文章:BatchNormalization函数详解及反向传播中的梯度求导系列文章索引:https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/85067981正文importtorchimportnumpyasnpclassB
BrightLampCsdn·2018-11-26 22:21

批归一化：Batch Normalization

批归一化：BatchNormalization1.由来批归一化，英文为BatchNormalization,简写为BN，在2015年google的论文首次提到，作者为SergeyIoffe和ChristianSzegedy，论文链接为：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift
CaptainHailong·2018-11-16 14:50

keras之ImageDataGenerator参数详解及用法实例-01

ImageDataGeneratorkeras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,samplewise_center=False,featurewise_std_normalization
醉小义·2018-11-12 16:45

Batch Normalization的一些个人理解

简单说一说BatchNormalization的一些个人理解：1、要说batchnormalization不得不先说一下梯度消失和梯度爆炸问题梯度消失一是容易出现在深层网络中，二是采用了不合适的损失函数也较容易发生梯度消失，比如sigmoid；梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况。考虑这样一个简单的三隐层的全连接网络我们假设每一层网络激活后的输出为fi(x)，其中i表示第i层,x代表
fourierr·2018-11-10 15:13

深度学习（二十九）——Normalization进阶, CTC

Normalization进阶和BatchNormalization类似的概念还有WeightNormalization和LayerNormalization。
antkillerfarm·2018-11-05 11:25

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
furuit·2018-11-05 00:00

cs231 卷积神经网络Convolutional Networks群组归一化GN( Group Normalization)

cs231ConvolutionalNetworksGroupNormalization:defspatial_groupnorm_forward(x,gamma,beta,G,gn_param):"""Computestheforwardpassforspatialgroupnormalization.Incontrasttolayernormalization,groupnormalizati
段智华·2018-11-03 21:48

Standardization（标准化）和Normalization（归一化）的区别

先前一直在纠结Standardization（标准化）和Normalization（归一化）的区别，后来参考了知乎（https://www.zhihu.com/question/20467170）的一篇文章才终于弄懂
Dhuang159·2018-11-01 22:48

Standardization（标准化）和Normalization（归一化）的区别

先前一直在纠结Standardization（标准化）和Normalization（归一化）的区别，后来参考了知乎（https://www.zhihu.com/question/20467170）的一篇文章才终于弄懂
Dhuang159·2018-11-01 22:48

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
coco_1998_2·2018-11-01 17:43

【深度学习】深入理解Batch Normalization批标准化

链接：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《BatchNor
witsmakemen·2018-10-23 00:00

【AI数学】Group Normalization(何恺明ECCV2018最佳论文提名)

声明：原创文章，欢迎转载，但必须经过本人同意。论文标题：《GroupNormalization》论文链接：https://arxiv.org/pdf/1803.08494.pdf作为两年一届的计算机视觉顶会ECCV前不久在德国召开，引起了诸多CVer的关注。其中，最佳论文被一个3D朝向的论文斩获，提出了具有普世性价值的AAE。对，想要拿最佳paper，你的paper一定要提出具有普世性价值的东西。
木盏·2018-10-20 14:08

数据正规化(data normalization)的原理及实现(numpy)

原理数据正规化（datanormalization）是将数据的每个样本（向量）变换为单位范数的向量，各样本之间是相互独立的．其实际上，是对向量中的每个分量值除以正规化因子．常用的正规化因子有L1,L2和Max．假设，对长度为n的向量，其正规化因子z的计算公式，如下所示：注意：Max与无穷范数不同，无穷范数是需要先对向量的所有分量取绝对值，然后取其中的最大值；而Max是向量中的最大分量值，不需要取绝
GaoJieVery6·2018-10-20 10:31

【AI数学】Layer-Normalization详细解析

最近深入batchnormalization的研究，发现了一系列Normalization方法的富矿，深有收获。
木盏·2018-10-19 15:27

【AI数学】Batch-Normalization详细解析

声明：十分欢迎转载，但须先征求本人同意。BN目前已经成为了调参师面试必问题之一了。同时，BN层也慢慢变成了神经网络不可分割的一部分了，相比其他优化操作比如dropout,l1,l2,momentum，影子变量等等，BN是最无可替代的。论文标题:《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariate
木盏·2018-10-17 16:12

Batch Normalization

1.CovariateShift当训练集的样本分布和测试集的样本分布不一致的时候，训练集训练得到的模型不好繁华至测试集，这就是CovariateShift问题。需要根据目标样本的分支和训练样本的分布的比例(P(x)/Q(x))对训练样本做一个矫正。参考122.BN深度网络中，随着网络深度的加深，每一层的输入逐渐向非线性激活函数的两端移动，造成梯度消失现象，训练速度慢。BN就是通过一定的规范化手段，
futurehau·2018-10-14 00:00

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
孝林·2018-10-09 18:05

批归一化Batch Normalization

“ 真正牛逼的，不是那些可以随口拿来夸耀的事迹，而是那些在困境中依然保持微笑的凡人。” 说一说BN层吧最近狂补基础，还是学得不够~加油，送给所有心存坚持的人。 一、BN提出的背景意义《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》，BatchNormalization算法目前已经
I-am-Unique·2018-09-30 21:12

Tensorflow中的tf.layers.batch_normalization()用法

使用tf.layers.batch_normalization()需要三步：在卷积层将激活函数设置为None。使用batch_normalization。使用激活函数激活。
我是小蚂蚁·2018-09-28 10:53

【译】Group Normalization（组归一化）

原作：吴育昕何恺明（FAIR）摘要批量归一化（BN）是深度学习发展的里程碑技术，使各种网络能够进行训练。然而，随着批处理的大小变得越来越小，当批处理的大小变得更小时，由于批量统计估计的不准确，导致了问题的错误增加。这限制了BN的使用，用于训练更大的模型，并将特性转移到计算机视觉任务，包括检测、分割和视频，这些任务需要小批量的内存消耗。在本文中，我们将群组归一化（GN）作为BN的简单替代品。GN将通
一梦轻尘·2018-09-26 12:33

深度学习之网络设计时优化【Dropout，Batch Normalization及其python实现】

一、Dropout随机失活是一种简单但非常有效的神经网络训练效果提升技巧，原理大概是它在一定程度上避免了某些特定特征组合对训练造成的负面影响。在正向传播时随机挑选一部分神经元失活。在反向传播时梯度只流经没有失活的神经元。图1使用Dropout的网络结构示意图注意：在测试时候要对随机失活进行补益。比如说随机失活了P=0.5的神经元，那么在最后测试的结果上乘以P=0.5，测试集结果与训练集结果会有一半
lazerliu·2018-09-22 21:00

Normalization

归一化/规范化/标准化，是一种简化计算的方式，将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上。能够提升模型的收敛速度，提升模型的精度。主要看模型是否具有伸缩不变性。有些模型在各个维度进行不均匀伸缩后，最优
JH0lmes·2018-09-21 18:20

莫烦视频笔记--为什么要批标准化（Batch Normalization）？

在之前normalization的简介视频中我们提到具有统一规格的数据能让机器学习更容易学到数据之间的规律。
slbyzdgz·2018-09-18 15:22

13-tf.nn.batch_normalization（批量归一化）

一、前言本篇主要介绍tf.nn.batch_normalization的介绍及使用方法，该BN层级是博主之前搭建网络的过程中没有写入的，该层级的实用性是非常强的，也是一个比较常用的方法。
CDBmax数据分析服务:南枫木木·2018-09-17 23:39

Batch Normalization (BN) 论文阅读笔记

以前偷懒没有看BN的论文，现在找工作，每个面试官必问BN，必须花时间弄清BN的原理。奉劝找算法工程师的人一定要熟练掌握BN，不能只知道它在做标准化这么简单。BatchNormalization（BN）解决的是InternalCovariateShift（ICS）的问题。InternalCovariateShift在文中定义为Thechangeinthedistributionofnetworkac
冰冰冰泠泠泠·2018-09-12 00:02

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。
Reticent_Man·2018-09-11 20:40

Feature Scaling: Normalization & Standardization | 规范化与标准化

摘录自《handsonmachinelearningwithscikit-learnandtensorflow》Normalization/规范化/最大最小缩放NormalizationStandardization
冰源·2018-09-11 14:49

理解BN(Batch Normalization)

https://www.cnblogs.com/king-lp转自：参数优化方法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（Gradientcheck
HFKuAng·2018-09-05 10:10

Batch Normalization 与 Instance Normalization

归一化的原因：归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要统一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布；当所有样本的输入
一条咸咸咸咸咸鱼·2018-08-31 00:46

Batch Normalization 与 Instance Normalization

归一化的原因：归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要统一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布；当所有样本的输入
一条咸咸咸咸咸鱼·2018-08-31 00:46

批归一化（Batch Normalization）

【深度学习】批归一化（BatchNormalization）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
c123_sensing·2018-08-31 00:00

深度学习中的Normalization模型

针对BN的问题，最近两年又陆续有基于BN思想的很多改进Normalization模型
张俊林博客·2018-08-28 21:05

深度学习中的Batch Normalization

在看laddernetwork(https://arxiv.org/pdf/1507.02672v2.pdf)时初次遇到batchnormalization（BN）.文中说BN能加速收敛等好处，但是并不理解，然后就在网上搜了些关于BN的资料。看了知乎上关于深度学习中BatchNormalization为什么效果好？和CSDN上一个关于BatchNormalization的学习笔记，总算对BN有一定
furuit·2018-08-27 17:31

es 分词器

课程大纲1、什么是分词器切分词语，normalization（提升recall召回率）给你一段句子，然后将这段句子拆分成一个一个的单个的单词，同时对每个单词进行normalization（时态转换，单复数转换
kequanjade·2018-08-27 14:09

【CV】图像的对比度归一化（Contrast Normalization）

BacktoDLCV深度学习架构往往有固定的输入表示格式(reprensentation),原始图像往往难以直接满足model的胃口。这就需要对原始图像做预处理，使得图像标准化，方便通用处理。比如，使得图像中的像素都在相同并且合理的范围内[0,1]or[−1,1][0,1]or[-1,1][0,1]or[−1,1],或者是把图像resize到标准尺寸。对比度指的是图像中亮像素和暗像素之间的差异的大
鹅城惊喜师爷·2018-08-23 11:27

深度学习中的数学与技巧(2):《Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Interna

今年过年之前，MSRA和Google相继在ImagenNet图像识别数据集上报告他们的效果超越了人类水平，下面将分两期介绍两者的算法细节。这次先讲Google的这篇《BatchNormalizationAcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》，主要是因为这里面的思想比较有普适性，而且一直答应群里的人写一个有关预
lx_xin·2018-08-21 15:26

BN(Batch Normalization) 原理与使用过程详解

论文名字：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift论文地址：https://arxiv.org/abs/1502.03167BN被广泛应用于深度学习的各个地方，由于在实习过程中需要修改网络，修改的网络在训练过程中无法收敛，就添加了BN层进去来替换掉LRN层，网络可以收敛。现在
donkey_1993·2018-08-20 15:07
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