十八、批量规范化和ResNet

最新推荐文章于 2025-04-27 13:32:19 发布
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#神经网络 #深度学习 #人工智能

批量规范化是一种加速深层网络训练的技术，常与残差网络结合使用，允许训练百层以上的模型。它通过调整中间层输出的均值和标准差来稳定网络。残差网络解决了深度学习中梯度消失的问题，通过跨层数据线路让信息能直接传递，确保深层的神经网络也能有效学习。

这一节的学习中遇到了很多困难，尤其是对批规范化和残差是什么意思很不解。看了多遍后，基本理解其中含义，由于这一节需要一些计算和推理。所以我写在纸上，直接贴图片。

批量规范化

批量规范化（batch normalization）是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度。结合残差块，批量规范化使得研究人员能够训练100层以上的网络。

[简明实现]

除了使用我们刚刚定义的BatchNorm，我们也可以直接使用深度学习框架中定义的BatchNorm。

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批量规范化(batch normalization)
m0_43425029的博客
02-12 1717
批量规范化可持续加速深层网络的收敛速度。可应用于单个可选层，也可应用于所有层。在每次训练迭代中，首先规范化输入，即通过减去均值并除以其标准差，两者均基于当前小批量处理。然后，应用比例系数和比例偏移。只有使用足够大的小批量，BN才有效且稳定。 对于全连接层，BN置于全连接层中的放射变换和激活函数之间 对于卷积层，BN置于卷积层之后和非线性激活函数之前 batch normalization API参考文档https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.n
批量规范化（batchnormalization）
qq_72985002的博客
04-21 1146
µ ˆB 是小批量B的样本均值，σˆ B 是小批量B的样本标准差。应用标准化后，生成的小批量的平均值为0和单位方差为1。由于单位方差（与其他一些魔法数）是一个主观的选择，因此我们通常包含 拉伸参数（scale）γ和偏移参数（shift）β，请注意，γ和β是需要与其他模型参数一起学习的参数。“魔法参数”来规范化或调整模型的行为。这些参数通常不是通过数据或者明确的推断得出，而是根据经验、直觉或者试验进行调整的，因此被称为“魔法参数”。
批量规范化（batch normalization）
淼淼不暴躁!
04-02 518
一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度。批量规范化应用于单个可选层（也可以应用到所有层），其原理如下：在每次训练迭代中，我们首先规范化输入，即通过减去其均值并除以其标准差，其中两者均基于当前小批量处理。接下来，我们应用比例系数和比例偏移。正是由于这个基于批量统计的标准化，才有了批量规范化的名称。在模型训练过程中，批量规范化利用小批量的均值和标准差，不断调整神经网络的中间输出，使整个神经网络各层的中间输出值更加稳定。
批量规范化
am_student的博客
07-05 729
神经网络的发展正朝着越来越大，越来越深的地方发展，更深层的网络很复杂，容易过拟合。 这意味着正则化变得更加重要。批量规范化应用于单个可选层（也可以应用到所有层）批量规范化是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度，但一般不改变模型精度。批量规范化应用于单个可选层（也可以应用到所有层），其原理如下：在每次训练迭代中，我们首先规范化输入，即通过减去其均值并除以其标准差，其中两者均基于当前小批量处理。
批量规范化（Batch Normalization，BN）
贾路飞的博客
04-03 6584
优点：1、缓解梯度消失，加速网络收敛。2、简化调参，网络更稳定。BN层抑制了参数微小变化随网络加深而被放大的问题，对参数变化的适应能力更强，更容易调参。3、防止过拟合。BN层将每一个batch的均值和方差引入到网络中，由于每个batch的这俩个值都不相同，可看做为训练过程增 加了随机噪声，可以起到一定的正则效果，防止过拟合。
ResNet18批量化归一和激活层
03-12
### ResNet18 中批规范化与激活函数层的作用 #### 批规范化（Batch Normalization） 在ResNet18架构中，批规范化被广泛应用于每一层卷积操作之后。其主要作用在于减少内部协变量偏移现象，从而加速训练过程并提高...
精选资源
resnet-使用resnet实现CIFAR10分类-算法实现.zip
03-08
2. **批量归一化**：批量归一化是加速深度网络训练的一种技术，通过规范化每一层的输入，使得每个mini-batch内的特征分布具有零均值和单位方差。这有助于加快收敛速度，减少内部协变量位移（Internal Covariate ...
28-29【动手学深度学习】批量归一化 + ResNet
最新发布
weixin_59251911的博客
04-27 769
本文主要介绍Pytorch实现的批量归一化和resnet
ResNet解读和1×1卷积介绍
m0_63520910的博客
07-20 3928
深度卷积网络好在哪里？-----它可以加很多层，把网络变得很深，不同程度的层可以得到不同等级的特征。 作者提出一个问题--一个网络只是简单的堆叠就好了嘛？——不是，当网络变得很深的时候，梯度会出现爆炸或者消失。一个解决方法，初始化时设置一个合适的权重，不要太大也不要太小。又或者在中间加入normalization（包括BN）,可以使得校验每个层之间的那些输出和它梯度的那些均值和方差。上述两个方法可以让网络收敛，但是网络变深后，性能会变差（不是过拟合造成的，因为训练误差和测试误差都会变得很差），所以现在网络虽
【动手深度学习-笔记】批量规范化（Batch Normalization）
一个学习困难症患者的破博客
09-02 953
训练深层神经网络是十分困难的，批量规范化（batch normalization） 是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度。
07.5. 批量规范化
weixin_45063703的博客
10-09 979
回想一下，批量规范化是在卷积层或全连接层之后、相应的激活函数之前应用的。然后，我们将此功能集成到一个自定义层中，其代码主要处理数据移动到训练设备（如GPU）、分配和初始化任何必需的变量、跟踪移动平均线（此处为均值和方差）等问题。在模型训练过程中，批量规范化利用小批量的均值和标准差，不断调整神经网络的中间输出，使整个神经网络各层的中间输出值更加稳定。另外，批量规范化层在”训练模式“（通过小批量统计数据规范化）和“预测模式”（通过数据集统计规范化）中的功能不同。全连接层和卷积层，他们的批量规范化实现略有不同。
批量规范化(批量归一化)——BN
weixin_52963585的博客
05-21 3626
训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。 在本节中，我们将介绍批量规范化（batch normalization），这是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度，但一般不改变模型精度。 为什么需要使用批量归一化呢？ 总结来说：使用浅层模型时，随着模型训练的进行，当每层中参数更新时，靠近输出层的输出较难出现剧烈变化。而对深层神经网络来说，随着网络训练的进行，前一层参数的调整使得后一层输入数据的分布发生变化，各层在训练的过程中就需要不断的改变以适应学习这种新的数据分布。所
批量标准化（批量归一化）（BatchNormalization）
大墅哥哥的博客
02-25 4877
批量标准化（批量归一化）（BatchNormalization） 由于翻译的缘故，归一化和标准化其实有别，个人认为应该叫成批量标准化，为防止歧义的原因,以下我将用BatchNormalization,而不用中文 背景 尽管使用He初始化和ELU（或任何 ReLU变体）可以显著减少训练开始阶段的梯度消失/爆炸问题，但不保证在训练期间问题不会回来。 在2015年的一篇论文中，SergeyIoffe 和...
深度学习——批量规范化（Batch Normalization）
2301_78630677的博客
10-15 852
训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。本章将学习批量规范化（batch normalization），这是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度。总之批量规范化通过对每个批次的输入进行均值和方差的归一化，使得网络的输入分布更加稳定，有利于网络的收敛和训练的稳定性。（可以减轻网络对初始权重的依赖，使得神经网络更加鲁棒）。 欲穷千里目，更上一层楼。 –2023-10-15 进阶篇
批量规范化详解
hello.reader
02-06 961
内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）指的是在神经网络训练过程中，每一层输入数据的分布由于前一层参数的更新而发生变化。具体来说，当网络中的某一层更新参数后，其输出（作为下一层的输入）会产生不同的分布特征，这迫使后续层在每次参数更新后都需要重新适应新的数据分布。训练不稳定性：每次参数更新都可能导致数据分布发生变化，从而使得后续层难以适应新的分布，增加了训练过程中的不确定性。收敛速度降低：由于网络各层不断调整以适应数据分布的改变，整个网络的收敛过程变得更加缓慢和低效。
Tensorflow(6):过拟合，正则化，CNN，池化，CIFAR100实战，BatchNorm，ResNet实战
JJJJJJames的博客
01-29 1143
1、过拟合与欠拟合 当polynomial feature 的高次项越来越大时，模型预测可以在训练集上有好的结果，但在测试集上表现很差。 欠拟合 模型的复杂度小于真实数据的复杂度，叫欠拟合 训练集表现很差 测试集表现也很差 过拟合 模型的复杂度大于真实数据的复杂度，叫过拟合 训练集表现很好 测试集表现很差 泛化能力变差 general performance 2、交叉验证 划分train set和test set 做测试的目的是为了选择模型的参数，避免过拟合，叫做validation。 每一
深度学习中的规范化-批量规范化
Axlsss的博客
07-21 981
深度学习中的规范化-批量规范化
「Deep Learning」Note on Batch Normalization（批归一化）
小锋子Shawn
10-31 298
Sina Weibo：小锋子Shawn Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/dgyuanshaofeng/article/details/83569334 [1] Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covari...
BatchNormalization和ResNet好文收录
铁锹的填坑记录
11-06 281
BatchNormalization ResNet
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