batch normalization 正向传播与反向传播 both naive and smart way

最新推荐文章于 2024-11-28 22:23:01 发布
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#深度学习 #batch normalization

本文介绍了两种实现 Backprop 的方法：朴素方法与智能方法。Backprop 是训练神经网络的重要算法，通过这两种不同的实现方式，可以帮助读者更好地理解其工作原理。

http://blog.youkuaiyun.com/xiaojiajia007/article/details/54924959


Both naive and smart way to implement Backprop.

正向传播和反向传播
ZJQ的博客
08-08 576
一、正向传播：沿着从输入层到输出层的顺序，依次计算并存储神经网络的中间变量。二、反向传播：沿着从输出层到输入层的顺序，依次计算并存储神经网络的中间变量和参数的梯度。三、关系：在训练深度学习模型时，正向传播和反向传播相互依赖。一方面，正向传播的计算可能依赖于模型参数的当前值，而这些模型参数是在反向传播的梯度。另一方面，反向传播的梯度计算可能依赖于各变量的当前值，而这些变量的当前值是通过正向传 播计算得到的。计算后通过优化算法迭代的。...
深入理解 Batch-Normalization 前向传播 forward /反向传播 backward 以及 代码实现
qq_27370437的博客
08-11 4755
深入理解 Batch-Normalization BN 能显著提升神经网络模型的训练速度(论文)，自2015年被推出以来，已经成为神经网络模型的标准层。 现代深度学习框架（如 TF、Pytorch 等）均内置了 BN 层，使得我们在搭建网络轻而易举。这间接造成很多人对于 BN 的理解只停留到在 概念 层面，而没有深入公式数学，详细推导其行为 （前向传播+反向传播）。 本文的主旨则是从数学公式层面，详细推导 BN，并通过代码手动实现BN 层。 一、BN 的 前向传播 让我们从原论文中最出名的一张图开始吧：
Batch Normalization的前向和反向传播过程
silent_crown的博客
09-28 5718
为什么要batch normalization？ 前向传播 反向传播 1.batch normalization的原理  在反向传播的过程中，是一个w不断叠乘的结果，因为在传播过程中w时一个不确定范围的数值。在反向传播的过程中，如果w多数大于1，会造成梯度爆炸，大多数大于0小于1，会梯度弥散。   为了解决这个问题，就有了Batch Normalization的思想。假设： wunknown=α
【神经网络】正向传播和反向传播(结合具体例子)
loxs
08-20 2742
神经网络 神经网络结构如上，由三个层构成。X到H层使用relu激活函数，H到O层使用sigma激活函数。 损失函数采用交叉熵。 relu函数如下: relu=max(x,0)relu′= relu = max(x,0) relu' = relu=max(x,0)relu′= 前向传播 一上来写矩阵形式可能不太适合理解。我先针对单个神经元来写。 X->H 那么就是 h1=relu() h_1 = relu() h1​=relu() ......
【pytorch】手动在网络中实现正向传播与反向传播代码解析
SY的博客
09-03 2391
代码与教程 此博文是关于pytorch中文教程中手动在网络中实现前向传播和反向传播部分的代码解析。先贴上教程来源与代码： 教程为：https://pytorch.apachecn.org/docs/0.3/pytorch_with_examples_pytorch-tensors.html 代码如下： import torch dtype = torch.FloatTensor # dtype = torch.cuda.FloatTensor # 取消注释以在GPU上运行 # N 批量大小; D_i
总结2: Batch Normalization反向传播公式推导及其向量化
pan5431333的博客
09-21 8281
1. 背景介绍上周学习了吴恩达的Deep Learning专项课程的第二门课，其中讲到了Batch Normalization（BN）。但在课程视频中，吴恩达并没有详细地给出Batch Normalization反向传播的公式推导，而是从high level的角度解释了为什么Batch Normalization会work，以及如何在TensorFlow等framework中使用Batch Norm
正向传播与反向传播（forward-propagation & back-propagation）
zhangyugebb的博客
09-24 8630
正向传播（forward-propagation）：指对神经网络沿着输入层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量。 反向传播（back-propagation）：沿着从输出层到输入层的顺序，依据链式法则，依次计算并存储目标函数有关神经网络各层的中间变量以及参数的梯度。 反向传播是一种计算神经网络参数梯度的方法 对于输入或输出X，Y，Z为任意形状张量的函数和通过链式法则，则有： ...
【机器学习】正向传播与反向传播
weixin_62403234的博客
11-28 1710
神经网络的训练过程中，正向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backward Propagation）是两个核心步骤，分别涉及到信息的传递和误差的调整。
神经网络与深度学习笔记（二）正向传播与反向传播
沧夜的成长日记
06-15 2221
正向传播 正向传播计算的是神经网络的输出 如上图，就是一次类似的正向传播的过程，正向传播计算最后的输出值。 将J(a,b,c)=3(a+b∗c)J(a,b,c) = 3(a + b * c)J(a,b,c)=3(a+b∗c)这一个式子用uuu, vvv 来代替： u=b∗cu = b * cu=b∗c v=a+uv = a + uv=a+u $ j = 3 * v$ 最后求出jjj的值 反向传播 反向传播计算神经网络的梯度以及微分 如上图是一个类似的反向传播的过程。 对图中右侧的输出 j=3∗vj =
深度学习入门：2.正向传播和反向传播
weixin_43946736的博客
05-15 1837
本章通过一个例子让大家更好理解深度学习，同时对正向传播和反向传播理解更加清晰
深度学习-正向传播&反向传播
无能狂怒博客
10-27 1279
正向传播&反向传播
深度神经网络(DNN)正向传播与反向传播推导（通俗易懂）
JJJasmine的H君的博客
08-18 3459
一、前言 我在之前的博客里面介绍过浅层的神经网络，现在就从浅层神经网络出发，介绍深度神经网络（DNN）的正向传播和反向传播。希望网友们看本博客之前需要对神经网络有个简单的了解，或者可以看博客初探神经网络（深度学习入门）进行了解学习。 本文将结合吴恩达的视频、作业及其个人的理解进行写作，如有不对的地方，还望指正。 二、DNN的模型 神经网络有一个输入层、多个隐含层和一个输出层组成。每个隐含层都执行了线性操作和激活函数操作。 三、DNN的前向传播 ...
神经网络的正向传播和反向传播（转）
建建的博客
10-03 1149
反向传播：重点掌握链式法则（偏导的求法） 感谢博主，以下计算参考链接：一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation - Charlotte77 - 博客园 **************************************************************************** 输入→卷积（激活函数）……→输出 以上图为例，并赋值，分别计算正向传播和反向传播。（图中省略了激活函数sigmoid）。激活函数的公式如下： sigmod求导过程参
深度学习理论：正向传播与反向传播
guangyacyb的博客
03-11 6542
摘自《动手学习深度学习》 这里将带L2范数正则化的含单隐藏层的多层感知机为例解释 正向传播（forward propagation） 指对神经网络沿着从输入层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量（包括输出），下图中左下角x为输入，右上角J为输出，方框代表变量，圆圈代表运算符，箭头表示从输入到输出之间的依赖关系。 输入样本为：x∈Rd，不考虑偏差，则中间变量为： 是...
batch normalization的反向传播
最新发布
03-02
### Batch Normalization 的反向传播原理 在神经网络中，Batch Normalization (BN) 层通过标准化每一层的输入来减少内部协变量偏移。这不仅加速了训练过程还提高了模型性能[^1]。 #### 反向传播中的梯度计算 为了理解 BN 如何工作，在反向传播期间需要考虑两个主要方面： - **均值和方差的梯度**：由于前向传播过程中计算了 mini-batch 数据的均值 μ 和标准差 σ，因此在反向传播时也需要更新这些统计量对应的参数 γ 和 β 的梯度。 - **激活函数之前的线性变换部分**：即 z = γ * x_hat + β, 其中 x_hat 是经过归一化的输入。这部分涉及到对 γ 和 β 参数的学习以及它们相对于损失 L 的导数 dL/dγ 和 dL/dβ 的求解。 具体来说，当执行反向传播算法时，对于每一个样本 i 来说: \[ \frac{\partial{L}}{\partial{x_i}}=\frac{\partial{L}}{\partial{\hat{x}_i}}\cdot\left(\gamma-\bar{\mu}\right)+\sum_j^{N}{\frac{\partial{L}}{\partial{\hat{x}_j}}\cdot\frac{(x_i-\bar{\mu})-(\sigma^2+\epsilon)\delta_{ij}}{\sqrt{|\Sigma|}(|\Sigma|+1)}} \] 其中 \( |\Sigma|=N*\sigma ^2+\epsilon \)，\( N \) 表示 batch size ，而 ε 则是为了数值稳定性加入的小常数项[^3]。 #### PyTorch 中的实现方式 下面是一个简单的 Python 代码片段展示了如何利用 PyTorch 库来进行带有 BN 层的卷积神经网络定义及其反向传播操作： ```python import torch.nn as nn import torch.optim as optim class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=5) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) return out # 定义优化器与损失函数 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(num_epochs): model.train() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() # 清除之前累积下来的梯度信息 loss.backward() # 执行反向传播并自动计算各参数上的梯度 optimizer.step() # 更新权重参数 ``` 上述代码实现了具有单个卷积层加批处理规范化（`nn.BatchNorm2d`）结构的一个小型CNN，并演示了完整的训练循环，包括前馈、计算误差、清零旧有梯度、执行BP及SGD步骤[^4]。
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