【转载】浅谈深度学习训练中数据规范化(Normalization)的重要性

最新推荐文章于 2023-12-24 01:38:05 发布

转载最新推荐文章于 2023-12-24 01:38:05 发布 · 598 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：https://oldpan.me/archives/use-pytorch-normalization

本文深入探讨了使用PyTorch进行数据规范化的方法与技巧，详细介绍了规范化在深度学习中的重要性和具体实现步骤，旨在帮助读者掌握PyTorch规范化操作，提升模型训练效果。

部署运行你感兴趣的模型镜像

https://oldpan.me/archives/use-pytorch-normalization

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch

Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Maxxi Chen

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

深度学习最全面试题总结（一）

专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！

05-04

2万+

导读：本系列深度学习面试题系列总结，资料集合包含机器学习、深度学习等各系列常见问题，可配合下列资料一起学习，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。侵权联系删除！

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

pytorch标准化(Batch Normalize)中计算数据集的均值和方差

thequitesunshine007的博客

09-26

1577

1，浅谈深度学习训练中数据规范化(Normalization)的重要性 为什么要Normalization？请参考浅谈深度学习训练中数据规范化(Normalization)的重要性 - Oldpan的个人博客

规范化(normalize)到底是什么，以及哪些算法需要规范化

normol的博客

04-30

8710

这是一篇从笔记里摘录的知识点，因为发现在不同的文献或者文章里，对图片数据规范化、归一化的具体方法都不一样，很是困惑。下面这几种，都是广义上的数据规范化 Data normalization Data standarization Data streching 总体上来说，standarization与streching都是规范化的选择，只不过他们作用到数据上导致的结果有些许不同，所以有了更为细致...

数据的标准化（normalization）

备忘录式博客

10-07

8777

在处理数据的时候，经常会涉及到标准化问题。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。一、数据标准化分类 1. 极差的标准化一批样本中，每个特征的最大值与最小值之差，称为极差。已知两个样本，每个样本有n个特征...

数据标准化的重要性：如何提高数据分析效率

热门推荐

Dongdong Bai's Blogs

10-08

4万+

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。对于某个多特征的机器学习数据集来说，第一种Normalization是对于将数据进行预处理时进行的操作，是对于数据集的各个特征分别进行处理，主要包括min-max normalization、Z-score normalization、 log函数转换和atan函数转换等。第二种Normaliza

理解多种normalization的意义

qq_30735079的博客

08-21

2127

normaliztion 的部分理解 normaliztion是一个线性的操作，其目标是将非标准正态分布的数据数据，转换成为标准的正态分布(这个操作又称为白化)，并且添加scale加上shift操作(y=scale*x+shift)，这样将(0 , 1)标准正态分布的输入数据转换成为稍微偏离(0, 1)标准正态分布的数据输入，可以保证输入数据基本维持正态状态，且输入非线性。normalizti...

浅谈pytorch中的BN层的注意事项

09-16

总之，理解PyTorch中的BN层工作原理和注意事项对于优化深度学习模型至关重要。正确地使用和管理BN层的状态可以避免推理结果因批次大小变化而出现不一致，同时有助于提升模型的稳定性和预测准确性。

BERT系列-浅谈

weixin_43955484的博客

10-20

3007

Morganfs的博客

04-24

2936

从Encoder-Decoder到Seq2Seq，从Attention、Self Attention到Transformer。

归一化的好处及归一化，标准化的处理方法

徐丨若木

06-03

4702

转自：数据标准化/归一化normalization 这里主要讲连续型特征归一化的常用方法。连续型特征还有一种处理方式是，先分桶/分箱（如等频/等距的分）[待写]进行离散化后再使用离散数据的处理方法。离散数据处理参考[数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）]。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（norm...

深度学习为什么需要标准化？

世上再无张显宗

09-09

2928

深度学习为什么需要标准化？ https://blog.youkuaiyun.com/yuXuan_huLu/article/details/82883258 为什么需要 Normalization ——深度学习中的 Internal Covariate Shift 问题及其影响。全新的界面设计，将会带来全新的写作体验；在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高亮样式进...

机器学习/深度学习入门：标准化

M_Z_G_Y的博客

11-21

834

数据归一化（概率模型不需要）目的：就是将数据的所有特征都映射到同一尺度上，这样可以避免由于量纲的不同使数据的某些特征形成主导作用。优点：加快了梯度下降求最优解的速度（椭圆、圆）；有可能提高精度（原始数据可能突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用）方法：最大最小标准化（图像）、z-score标准化（数据分布近似高斯分布）、非线性归一化（数据分化比较大）如lo...

【深度学习】数据归一化与标准化

优快云_Black的博客

07-13

1万+

参考:https://www.zhihu.com/question/20455227 https://www.jianshu.com/p/4c3081d40ca6 1. 什么是数据归一化？归一化（标准化）可以定义为：归一化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。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证模型运行时收敛加快。归一化和标准化的区别： ...

为什么深度学习 数据需要做中心化和标准化处理？

Harry的博客

04-05

4282

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）处理。目的：通过中心化和标准化处理，得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。计算过程由下式表示：下面解释一下为什么需要使用这些数据预处理步骤。在一些实际问题...

数据标准化常见问题：对整个数据集数据标准化后再划分训练集、测试集和先对训练级标准化再将规则用于测试集有什么区别（Python实现）

qq_40304090的博客

05-27

2万+

在数据分析与挖掘、算法建模的都会用到数据标准化。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。但是经常会遇到一个问题：方式一：先对整个数据集数据标准化后再划分训练集、测试集 ...

数据规范化和数据预处理的简单认知

weixin_45459911的博客

05-12

666

数据规范化 数据规范化（Normalization）也称为数据归一化（Regularization），都是翻译的词汇，明白意思就好。使用TensorFlow等机器学习框架之后，原先最复杂的部分，比如算法实现，都已经由框架帮你解决掉了，完全不懂算法也可以靠抄样例的方式完成工作。事实上现在新的算法不断出现，你已经不太可能搞明白所有算法了，参考成熟算法完成工作已经成为常态。但是原来算法实现的工作量虽然降低了，但数据从采集、规范化、输入给程序，到完成机器学习运算，再转换为合理的输出。这些工作难度不仅没有降低，而

人脸识别系列（十四）：NormFace

Fire_Light_的博客

03-18

5064

NormFace: L2 Hypersphere Embedding for Face Verification 提出问题之前的人脸识别工作，在特征比较阶段，通常使用的都是特征的余弦距离而余弦距离等价于L2归一化后的内积，也等价L2归一化后的欧式距离（欧式距离表示超球面上的弦长，两个向量之间的夹角越大，弦长也越大）然而，在实际上训练的时候用的都是没有L2归一化的内积关于这一点...

用python对训练集和测试集进行特征规范化处理

归去来兮的博客

09-09

1万+

个人理解这里的规范化处理指对提取后的特征集进行处理，不是对原始的数据信号进行处理，包括归一化和标准化。 规范化的原因：不同特征具有不同量级时会导致：a.数量级的差异将导致量级较大的特征占据主导地位；b.数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢；c.依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感。归一化：，也就是原数据减去该特征列最小值，再除以该特征列的极差，将属性缩放到[0,1]之间。标准化：,...

Keras深度学习模型训练中数据归一化的重要性

在描述中提到的“将训练数据归一化，归一化不但有用，作用还是很巨大的”，说明了归一化在机器学习中的重要性。归一化能够减少训练时间，提升模型的收敛速度，避免梯度问题导致的训练不稳定，增强模型的泛化能力。...