专栏 | 深度学习中的Normalization模型

最新推荐文章于 2025-06-12 14:38:51 发布
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本文深入探讨深度学习中Normalization模型的应用与原理，解析不同Normalization技术如何解决梯度消失、梯度爆炸及加速训练过程等问题，为读者提供全面的技术指导。
Jason_mmt
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深度学习系列资料总结
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07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
百面算法工程师 | 深度学习理论基础
kay_545
04-25 1450
面试算法，面试问题，面试技巧，面试提问
深度学习中的Normalization模型——张俊林 阅读笔记
田震宇
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原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MTA0NzA0Mw==&mid=2247489324&idx=1&sn=6d76ba15f2252216c95c2a6500977bd7&chksm=ce1c4740f96bce567d16b24b1fc84c42820b9ddfe9db89dd9c533a5133c290adcb...
Normalizer（归一化）和MinMaxScaler（最小-最大标准化）的区别详解
人生是一场修行
03-09 6262
Normalizer是一种将每个样本向量的长度缩放为1的归一化方法，它逐个样本对特征向量进行归一化，使得每个样本的**特征向量**都具有相同的尺度。 MinMaxScaler是一种将特征缩放到指定范围（通常是0到1之间）的标准化方法。它通过对每个特征进行线性变换，将**特征值**缩放到指定的最小值和最大值之间。 这两种方法有相似之处，都可以将数据缩放到一定范围内，但是归一化和最小-最大标准化的方式和目的不同。
多模态图像识别
qq_40905284的博客
03-21 2859
多模态图像识别技术的调研
深度学习中的Normalization模型
张俊林的博客
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                        /*本文可以随便转载，转载时请注明作者及文章出处*/                                              作者：新浪微博  张俊林    Batch Normalization（简称BN）自从提出之后，因为效果特别好，很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合。BN大法虽然好，但是也存在一些局限和问题，诸...
深度学习中 GPU 和显存分析
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深度学习最吃机器，耗资源，在本文，我将来科普一下在深度学习中： 何为 “资源” 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区： 显存和 GPU 等价，使用 GPU 主要看显存的使用？ Batch Size 越大，程序越快，而且近似成正比？ 显存占用越多，程序越快？
【深度学习专栏】ch06配套资源
12-26
本资源提供了一系列关于深度学习模型训练与优化的实战代码和教程，涵盖了超参数优化、优化器比较、权重初始化、Dropout和Batch Normalization等关键技术。通过这些资源，用户可以深入理解深度学习模型的训练过程，并...
技术专栏｜LLaMA家族——模型架构
winnieg的博客
06-12 1050
可以有效地保持位置信息的相对关系，即相邻位置的编码之间有一定的相似性，而远离位置的编码之间有一定的差异性。这是固定位置编码方式（如正弦位置编码、固定相对位置编码等）难以实现的，因为它们只能表示预训练长度内的位置，而不能表示超过预训练长度的位置。在神经网络中，特征经过线性组合后，还要经过激活函数，如果某个特征数量级过大，在经过激活函数时，就会提前进入它的饱和区间（例如。的深度不是固定的，不同的时间步需要保存不同的统计特征，可能存在一个特殊序列比其他序列长很多的情况，这样在训练时计算很麻烦。
手把手写深度学习(31)：从HuggingFace/Diffusers预训练大模型基础上开发自定义模型
沉迷单车的追风少年
12-15 1405
站在巨人的肩膀上开发自己的模型是最有效的途径，因此从HuggingFace/Diffusers预训练大模型基础上开发自定义模型是一个非常好的方法。除了做一些高效微调之外，我们常常需要在预训练模型上增加更多的更改，例如增加一些模型层、修改原有模型的一些参数等。这篇博从实战代码出发，详细讲解如何操作。
浅谈深度学习训练中数据规范化(Normalization)的重要性
weixin_33670713的博客
08-04 2288
前言数据规范-Normalization是深度学习中我们很容易忽视，也很容易出错的问题。我们训练的所有数据在输入到模型中的时候都要进行一些规范化。例如在pytorch中，有些模型是通过规范化后的数据进行训练的，所以我们在使用这些预训练好的模型的时候，要注意在将自己的数据投入模型中之前要首先对数据进行规范化。在pytorch附带的模型中我们可以选择预训练模型：import torchvision.m...
【MMT】ICLR 2020: MMT(Mutual Mean-Teaching)方法，无监督域适应在Person Re-ID上性能再创新高
Joselynzhao
07-07 1835
为了减轻噪音伪标签的影响，文章提出了一种无监督的MMT（Mutual Mean-Teaching）方法，通过在迭代训练的方式中使用离线精炼硬伪标签和在线精炼软伪标签，来学习更佳的目标域中的特征。同时，还提出了可以让Traplet loss支持软标签的soft softmax-triplet loss”。 该方法在域自适应任务方面明显优于所有现有的Person re-ID方法，改进幅度高达18.2％。 MUTUAL MEAN-TEACHING: PSEUDO LABEL REFINERY FOR UNSUP.
REID 互平均学习MMT 孪生网络的无监督行人重识别，代码包括如何按照 M = alpha(M_t) + (1-alpha)(M_t-1)更新网络参数
t20134297的博客
06-03 1324
Mutual Mean-Teaching: Pseudo Label Refinery for Unsupervised Domain Adaptation on Person Re-identification 知乎讲解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/116074945 代码地址：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/yxgeee/MMT
论文阅读3 | MMT
滨哥v5的博客
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CSS设置视频透明[项目源码]
最新发布
11-25
本文介绍了如何使用CSS的mix-blend-mode属性来实现MP4视频背景色透明效果。通过mix-blend-mode属性，可以对图片或视频进行混色处理，从而达到透明效果。文章提供了详细的代码示例，包括HTML结构和CSS样式，展示了如何将视频与背景图混合，并附上了效果图的参考地址。代码示例中，通过设置video元素的mix-blend-mode为screen，实现了视频与背景图的混合效果。
CSS防止页面滚动技巧[源码]
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本文介绍了多种CSS技巧来防止页面滚动或控制元素显示。首先，使用`overflow: hidden`可以确保圆角边框效果正常显示。其次，`z-index`属性用于控制元素的层叠顺序，决定其在Z轴上的显示优先级。`fixed`定位使元素脱离文档流，固定在浏览器窗口，不随页面滚动。在uniapp中，可以通过`::-webkit-scrollbar{ display: none }`隐藏滚动条以防止滚动。此外，还演示了如何通过`left:50%`和`transform:translateX(-50%)`实现水平居中，以及通过`top:-22%`向上偏移图片。这些技巧适用于多种场景，帮助开发者更好地控制页面布局和滚动行为。
STM32F103 弹弹球游戏 程序
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提供了STM32F103平台的弹弹球游戏程序，适用于野火指南者STM32F103开发板。该程序经过优化，可方便地移植到其他类似平台。 功能特点 实现了基本的弹弹球游戏逻辑 支持游戏画面显示 支持按键操作 使用说明 确保您已具备STM32F103开发环境，包括开发板、编程器和相关软件。 将程序文件下载到您的计算机。 使用合适的编程工具，将程序烧录到STM32F103开发板。 按照开发板说明书，连接好显示屏和按键。 打开电源，运行程序，即可开始游戏。
高手C+C语言+登顶嵌入式
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高手C，包含C语言高级别用法等
FastGS：3D高斯溅射加速[代码]
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FastGS是一种创新的3D高斯溅射（3DGS）加速框架，由南开大学开发，旨在解决现有方法在训练过程中难以有效控制高斯分布数量的问题。该框架通过多视图一致性机制全面评估高斯基元的重要性，设计了基于多视图一致性的密度增强与剪枝策略，摒弃了传统预算分配机制。实验表明，FastGS在Mip-NeRF 360、Tanks & Temples和Deep Blending数据集上实现了显著的训练速度提升，最高可达15.45倍加速，同时保持与DashGaussian相当的渲染质量。FastGS还具有强大的通用性，适用于动态场景重建、表面重建、稀疏视图重建、大规模重建及同步定位建图等任务，训练加速比达2-7倍。
深度学习中Tensorflow实现Batch Normalization教程
1. Tensorflow实现：Tensorflow是由谷歌开发的一个开源机器学习框架，它提供了一个强大的计算图执行模型，用于在大规模数据集上训练和部署深度学习模型。实现Batch Normalization（批量归一化）是其众多功能之一。 ...
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