Normalization

Batch Normalization ：深度网络中的BN层

BatchNormalization：深度网络中的BN层参考文献：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShiftSergeyIoffeGoogleInc.,[email protected].,[email protected]
江户川柯壮·2018-04-22 00:00

深度学习论文1--批量归一化（Batch Normalization:Accelerating...）

批量归一化论文BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift本博客只为学习使用，如有对原论文造成侵权，请联系博主删除。本博客为原创，如果转载请注明出处。1.如果我们可在训练时保证非线性输入的稳定分布，就可以减少因饱和而产生的梯度消失等问题，进而加速网络训练。  解释：输入经过非线性
jainszhang·2018-04-20 00:00

sklearn库Preprocessing and Normalization预处理方法及API使用

sklearn.preprocessing.Binarizer(threshold=0.0,copy=True)根据阈值，进行特征二值化映射threshold:阈值，默认是0，大于阈值映射为1，小于阈值映射为0；在稀疏矩阵中，该阈值参数一般不会小于0copy:当二值化前的输入是scipy的csr格式时,二值化后的输出是否在内存中占用原位置(defaultTrue是新开辟位置存储)importnum
Young_win·2018-04-16 15:34

L2 normalization

https://blog.csdn.net/zqjackking/article/details/69938901（SSD中有L2的实现）https://github.com/happynear/NormFacehttps://github.com/happynear/caffe-windows/blob/ms/src/caffe/proto/caffe.protomessageNormalize
guojingjuan·2018-04-14 17:37

梯度优化 SGD， BGD，MBD，Adagrad，Adadelta，Momentum，NAG，牛顿法

神经网络经典五大超参数:学习率(LearningRate)、权值初始化(WeightInitialization)、网络层数(Layers)单层神经元数(Units)、正则惩罚项（Regularizer|Normalization
碧影江白·2018-04-09 21:49

Batch normalization和weight normalization

https://blog.csdn.net/lqfarmer/article/details/72518331刚开始做实验就想把看到的都应用上，但是batchnormalization并不适用于文本，主要是batchnormalization主要用于图像中的通道维度求平均和归一化，比如图片有红，蓝，绿三个channel，会给对应的像素点在这三个通道上求归一化，而RNN的输出或者是输入都是时序数据，
best___me·2018-04-09 14:57

【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
郭耀华·2018-04-05 21:00

十九.TensorFlow之BatchNormalization批标准化

今天我们会来聊聊批标准化BatchNormalization.一.普通数据标准化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,也是优化神经网络的一种方法.在之前Normalization
小码哥kylin·2018-03-31 16:33

Batch Normalization

1.WhatisBN?顾名思义，batchnormalization嘛，就是“批规范化”咯。Google在ICML文中描述的非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做规范化操作，使得结果（输出信号各个维度）的均值为0，方差为1.而最后的“scaleandshift”操作则是为了让因训练所需而“刻意”加入的BN能够有可能还原最初的输入（即当），从而保证整个n
hai008007·2018-03-29 21:43

Group Normalization

FAIR团队，吴育昕和恺明大大的新作GroupNormalization。主要的优势在于，BN会受到batchsize大小的影响。如果batchsize太小，算出的均值和方差就会不准确，如果太大，显存又可能不够用。而GN算的是channel方向每个group的均值和方差，和batchsize没关系，自然就不受batchsize大小的约束。从上图可以看出，随着batchsize的减小，GN的表现基本
watersink·2018-03-26 18:43

Batch Normalization

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。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开始就是一个经验领先于理论分析的偏
MiracleJQ·2018-03-26 14:18

keras ImageDataGenerator用法

ImageDataGeneratorkeras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,samplewise_center=False,featurewise_std_normalization
竹风94·2018-03-24 19:34

经典网络结构GoogleNet之Inception-v1 v2 v3 v4 Resnet

—2015年2月的论文Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate提出的Inception
女王の专属领地·2018-03-21 15:23

ML 入门：归一化、标准化和正则化

0x01归一化Normalization归一化一般是将数据映射到指定的范围，用于去除不同维度
dengdengma520·2018-03-20 19:11

从零开始用人工智能预测股票（三、初步实现）

按之前的做法去读取并加载数据data,date=dp.readData()train,test,trainLables,testLabels=dp.normalization(data)然后添加变量和参数
人木·2018-03-19 16:15

数据标准化/归一化normalization

基础知识参考：[均值、方差与协方差矩阵][矩阵论：向量范数和矩阵范数]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
goodshot·2018-03-08 19:53

TensorFlow实现Batch Normalization

一、BN（BatchNormalization）算法1.对数据进行归一化处理的重要性神经网络学习过程的本质就是学习数据分布，在训练数据与测试数据分布不同情况下，模型的泛化能力就大大降低；另一方面，若训练过程中每批batch的数据分布也各不相同，那么网络每批迭代学习过程也会出现较大波动，使之更难趋于收敛，降低训练收敛速度。对于深层网络，网络前几层的微小变化都会被网络累积放大，则训练数据的分布变化问题
marsjhao·2018-03-08 15:51

Batch Normalization 学习笔记

BatchNormalization学习笔记转至：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313作者：hjimce一、背景意义本篇博文主要讲解2015年深度学习领域，非常值得学习的一篇文献：《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovaria
cx媛·2018-02-28 17:31

批归一化Batch Normalization学习笔记

1BatchNormalization（BN）的作用1.1特征分布对神经网络训练的作用在神经网络的训练过程中，我们一般会将输入样本特征进行归一化处理，使数据变为均值为0，标准差为1的分布或者范围在0~1的分布。因为当我们没有将数据进行归一化的话，由于样本特征分布较散，可能会导致神经网络学习速度缓慢甚至难以学习。用2维特征的样本做例子。如下两个图上图中样本特征的分布为椭圆，当用梯度下降法进行优化学习
仰望星空的小狗·2018-02-27 00:00

论文笔记：Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks [ICLR2018 oral]

SpectralNormalizationforGenerativeAdversarialNetworks原文链接：传送门一篇纯数学类文章，有兴趣的时候再看！EmmaCUHK2018.02.26
Emma__8·2018-02-25 15:56

Lecture 6 Training Neural Network (2)

Normalization：数据的归一化，使得整体数据在一定的规模范围内。有两种方法做归一化：一种是当已经ze
小公举的碎碎念·2018-02-08 17:14

一种空间复杂度较低的求均值算法

最近需要对很大的LMDB文件中的数据整体进行Normalization，传统的求均值算法在求和时有溢出的风险，于是查找到了一个空间复杂度较低的求均值算法，记录如下。不间断读取数据并计数。
Adam_fei·2018-02-07 13:34

LRN (Local Response Normalization，即局部响应归一化层)

LRN(LocalResponseNormalization，即局部响应归一化层)（一）先看看归一化吧什么是归一化？归一化化是归纳统一样本的统计分布性。就是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。为什么要归一化，归一化目的是什么？（1）为了后面数据处理的方便，归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。（2）为了程序运行时收敛加快。下面图解。（3）同一量纲。样本数据的评
cc19·2018-02-02 15:46

什么是批标准化 (Batch Normalization)

什么是批标准化(BatchNormalization)普通数据标准化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,也是优化神经网络的一种方法.在之前Normalization
默一鸣·2018-02-01 13:01

深度学习: 局部响应归一化 (Local Response Normalization，LRN)

Introduction局部响应归一化（LocalResponseNormalization，LRN）：提出于2012年的AlexNet中。PrincipleLRN仿造生物学上活跃的神经元对相邻神经元的抑制现象（侧抑制）。好处有以下两点：归一化有助于快速收敛；对局部神经元的活动创建竞争机制，使得其中响应比较大的值变得相对更大，并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的泛化能力。APItensorfl
JNingWei·2018-01-31 10:51

Normalization、Standardization and Regularization

1、NormalizationOnonehand,normalizationrescalesthevaluesintoarangeof[0,1].Thismightbeusefulinsomecaseswhereallparametersneedtohavethesamepositivescale.However,theoutliersfromthedatasetarelost.Xchanged=
songjinbo3·2018-01-28 16:21

局部响应归一化（Local Response Normalization）

LRN是一种提高深度学习准确度的技术方法。LRN一般是在激活、池化函数后的一种方法。在ALexNet中，提出了LRN层，对局部神经元的活动创建竞争机制，使其中响应比较大对值变得相对更大，并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的泛化能力。在2012的Alexnet网络中具体计算公式如下：其中，i表示第i个神经元在位置(x,y)使用激活函数ReLU后的输出，n是同一位置上临近的kernalmap的数目
以笔为剑的唐吉坷德·2018-01-19 14:41

关于深度学习中的Batch normalization的理解

BN的原理批规范化（Batchnormalization）是深度学习中经常见到的一种训练trick，指在采用梯度下降法训练DNN时，对网络层中每个mini-batch的数据进行归一化，使其均值变为0，方差变为1，其主要作用是缓解DNN训练中的梯度消失/爆炸现象，加快模型的训练速度。下面是作者原论文中的算法介绍：最后的scaleandshift操作是为了让因训练需要而特意加入的BN操作有可能恢复原来
Blateyang·2018-01-18 23:12

Batch normalization及其在tensorflow中的实现

Batchnormalization(BN)BN是对输入的特征图进行标准化的操作，其公式为：x^=γ(x−μ)/σ2+ϵ−−−−−√+βx-原输入x^-标准化后的输入μ-一个batch中的均值σ2-一个batch中的方差ϵ-一个很小的数，防止除0β-中心偏移量(center)γ-缩放(scale)系数tensorflow中提供了三种BN方法：tf.nn.batch_normalizationtf.
Leo_Xu06·2018-01-13 22:25

神经网络——反向传播BP算法应用案例

blog.csdn.net/akagi_/article/details/763829182、axis=0：第0轴表示沿着行垂直向下（列）axis=1：第1轴表示沿着列的水平方向延伸（行）3、数据标准化（Normalization
loveliuzz·2018-01-06 12:31

Tensorflow中dropout和batch normalization

直接上代码探讨：defbatch_norm_layer(x,train_phase,scope_bn):##xisinput-tensor,train_phaseistf.Variable(True/False)withtf.variable_scope(scope_bn):beta=tf.Variable(tf.constant(0.0,shape=[x.shape[-1]]),name='be
Tcorpion·2018-01-04 19:44

【机器学习】线性回归模型分析

模型的属性取值设置需要根据每一个参数的取值范围来确定，将所有的属性的取值统一正则化normalization，统一规定在0~1的范围，或者-1~1的范围内，这样在进行线性回归时不会造成额外的回归开销。
冬日新雨·2018-01-04 16:33

Batch Normalization

BatchNormalization被认为是一种加速网络收敛速度的很好的方法。关于BN的原理在原论文中有很详细的介绍。网上也有很多介绍的博客。简单来说，BN是对feature按照空间位置进行规范化。但是需要注意的是，对于CNN网络，BN的操作是比较特殊的。具体说来，对于卷积层，我们希望BN能够和卷积一样，对于feature的不同空间位置处的值具有同样的效果。为了做到这一点，我们在规范化时，对每一个
超人不会飞Allen·2017-12-27 01:30

keras ImageDataGenerator 用法

datagen=ImageDataGenerator(rotation_range=3,#featurewise_std_normalization=True,fill_mode='nearest',width_shift_range
ShellCollector·2017-12-24 00:09

深度学习: Batch Normalization (归一化)

Introduction批规范化，batchnormalization，即著名的BN操作。Birth15年2月的论文：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift。Motivation为了防止隐层的输入分布老是变来变去，BN让每个隐层节点的激活输入分布缩小到(-1,1)。Note
JNingWei·2017-12-21 00:00

数据库规范化 Normalization

数据库规范化Normalization一个数据库会包含很多张表，那么这些表要如何因应需求来做设计呢？该设计哪些表？该设计哪些字段？这两节会告诉大家。
刘冰杰·2017-12-20 09:58

Kaggle比赛：Text Normalization for English银牌全程记录

问题描述所谓“文本正则”，即将手写形式的文本转换成语音形式的文本。例子：手写：Ababygiraffeis6fttallandweighs150lb.语音：Ababygiraffeissixfeettallandweighsonehundredfiftypounds.调研目前kernel上主要以收集大辞典的方法为主流。基于RNN的方法在paper中提到说效果不佳，paper上的实现方法是char进
Cer_ml·2017-12-06 22:00

Deep Learning学习笔记（四） 对Batch Normalization（批量归一化）的理解（下）

这篇博客主要是本人看李宏毅老师的深度学习视频笔记，老师主要是从为什么要进行批量归一化，怎么进行批量归一化，批量归一化究竟做了什么，使用批量归一化之后的网络该怎么训练，以及此举带来的好处等方面阐述！另一篇博客是对BatchNormalization理论原理及python实现的详细介绍，建议两篇融合着看。为什么要进行归一化？loss对不同尺度参数的敏感度.png如果输入的数据中尺度差异较大，则左图中w
Edwin_dl·2017-11-26 21:09

机器学习-数据归一化方法（Normalization Method）

我的个人微信公众号：Microstrong微信公众号ID：MicrostrongAI公众号介绍：Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/Microstrong个人博客：https://blog.csdn.net/pr
Microstrong0305·2017-11-26 19:45

Keras下的图像基本变换ImageDataGenerator参数说明

featurewise_std_normalization：将输入除以数据集的标准差以完成标准化,按feature执行。
bosa1082·2017-11-07 17:16

Batch Normalization详细解读

这篇文章是论文BatchNormalizationAcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift的翻译，其中精简了部分内容的同时解释了相关的概念，如有错误，敬请指教。Abstract在神经网络训练过程中，前一层权重参数的改变会造成之后每层输入样本分布的改变，这造成了训练过程的困难。为了解决这个问题，通常会使用小的学习率
东风逍遥游·2017-10-16 00:00

Normalization(标准化)的原理和实现详解

Normalization这个名词在很多地方都会出现，但是对于数据却有两种截然不同且容易混淆的处理过程。
Dongdong Bai·2017-10-08 14:03

L2 normalization 为什么能够降低过拟合

L2normalization为什么能够降低过拟合？
hxj_rain·2017-10-07 16:54

Batch Normalization论文翻译——中文版

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation摘要训练深度神经网络的复杂性在于，每层输入的分布在训练过程中会发生变化，因为前面的层的参数会发生变化。通过要求较低的学习率和仔细的参数初始化
SnailTyan·2017-09-28 16:58

Batch Normalization论文翻译——中英文对照

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationBatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCo
SnailTyan·2017-09-28 15:24

Batch Normalization（BN）

w的赋值比较困难，稍一赋值不好，就会使得CNN很脆弱，变得特别发散或特别难；我们就得想办法，看能不能约束一下这个w。我们希望激励过后的结果是高斯分布的，手动可以进行修改：首先对每一个维度都独立计算经验均值和方差，再进行标准化。我们也可以想办法让它自动进行修改，而BatchNormalization就可以进行这样的操作。BatchNormalization通常是在全连接层后（因为全连接层后的波动是最
Daisy_HJL·2017-09-26 09:22

深度学习中Dropout和Layer Normalization技术的使用

两者的论文：Dropout：http://www.jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a/srivastava14a.pdfLayerNormalization:https://arxiv.org/abs/1607.06450RECURRENTNEURALNETWORKREGULARIZATIONhttps://arxiv.org/pdf/1409.2329.
warrioR_wx·2017-09-24 20:33

数据预处理（1）——标准化（Standardization）与归一化（Normalization）

In[19]:importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFramenp.set_printoptions(precision=4)×…In[20]:xfromsklearnimportpreprocessing×…In[21]:dataSet_df=pd.read_table('datingTestSet2.txt',nam
HeatDeath·2017-09-21 10:20

总结2: Batch Normalization反向传播公式推导及其向量化

1.背景介绍上周学习了吴恩达的DeepLearning专项课程的第二门课，其中讲到了BatchNormalization（BN）。但在课程视频中，吴恩达并没有详细地给出BatchNormalization反向传播的公式推导，而是从highlevel的角度解释了为什么BatchNormalization会work，以及如何在TensorFlow等framework中使用BatchNorm。我自己首先
MengPanDeepLearning·2017-09-21 00:00

机器学习中的标准化/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。在一些数据比较和评价中常用到。典型的有归一化法，还有比如极值法、标准差法。
Joy_Shen·2017-09-20 20:35
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