BN层详细解读

最新推荐文章于 2026-01-02 15:33:18 发布
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【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（源码详解＋入门实践＋改进）
路人贾的博客
03-03 24万+
一文带你详细了解YOLOv5（含YOLO系列论文讲解+源码详解+入门实践+算法改进）
透彻理解BN(Batch Normalization)层
一璐有你的专栏
09-07 1万+
什么是BN Batch Normalization是2015年论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》中提出的数据归一化方法，往往用在深度神经网络中激活层之前。其作用可以加快模型训练时的收敛速度，使得模型训练过程更加稳定，避免梯度爆炸或者梯度消失。并且起到一定的正则化作用，几乎代替了Dropout 批量归一化：通过减少内部协变量偏移来加速深度网络训练 由于每
BN层详解
zzylalalala的博客
11-30 1406
在深度神经网络中，如果网络的激活输出很大，其对应的梯度就会很小，导致网络的学习速率就会很慢，假设网络中每层的学习梯度都小于最大值0.25，网络中有n层，因为链式求导的原因，第一层的梯度将会小于0.25的n次方，所以学习速率相对来说会变的很慢，而对于网络的最后一层只需要对自身求导一次，梯度就大，学习速率就会比较快，这就会造成在一个很深的网络中，浅层基本不学习，权值变化小，而后面几层网络一直学习，后面的网络基本可以表征整个网络，这样失去了深度的意义。但是如果简单的这么干，会降低层的表达能力。
卷积神经网络中的bn层应用
09-20
主要为卷积神经网络中的bn层应用，bn层也是一个数据处理的方式，一般位于非线性激活层之前，全连接层之后，本资源涵盖4个代码，分别为bn层建立，cn层在实例中的应用，bn层测试以及有无bn层的对比，供大家更好地了解bn层的作用 本资源为分类实例代码，读者可以更好地通过代码了解bn层
BN层原理解析
热门推荐
朗云星空
04-10 3万+
前几天看了BN的那篇经典论文《《Batch Normalization_ Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，心中留有很多疑惑，今天大概弄明白了，这里记录一下。1 训练数据为什么要和测试数据同分布？看看下图，如果我们的网络在左上角的数据训练的，已经找到了两者的分隔面w，如果测试数据是右下角...
pytorch---之BN层参数详解及应用(1,2,3)(1,2)?
zxyhhjs2017的博客
07-18 1万+
BN层参数详解（1，2） 一般来说pytorch中的模型都是继承nn.Module类的，都有一个属性trainning指定是否是训练状态，训练状态与否将会影响到某些层的参数是否是固定的，比如BN层(对于BN层测试的均值和方差是通过统计训练的时候所有的batch的均值和方差的平均值)或者Dropout层(对于Dropout层在测试的时候所有神经元都是激活的)。通常用model.train()指定当...
Pytorch-BN层详细解读
每天都要进步哦~
02-06 1万+
Pytorch-BN层 BN解决了Internal Covariate Shift问题 机器学习领域有个很重要的假设：独立同分布假设，即假设训练数据和测试数据是满足相同分布的。我们知道：神经网络的训练实际上就是在拟合训练数据的分布。如果不满足独立同分布假设，那么训练得到的模型的泛化能力肯定不好。 再来思考一个问题：为什么传统的神经网络要求将数据归一化(训练阶段将训练数据归一化并记录均值和方差，测试...
0455-极智开发-解读合并bn层到卷积层的方式
04-11
0455_极智开发_解读合并bn层到卷积层的方式
解读BN层与卷积层合并技术在极智开发中的应用
资源摘要信息: "0455-极智开发-解读合并bn层到卷积层的方式" 本资源探讨了在深度学习领域中，如何将批量归一化（Batch Normalization，简称BN）层合并到卷积层中，以优化神经网络结构和提高训练效率的方法。批量...
【机器学习】卷积层，池化层，全连接层，BN层作用；CNN 网络参数数量的计算
weixin_37985288的博客
06-22 1万+
官方文档：https://keras.io/layers/convolutional/#zeropadding2d https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/9451739.html 【搬运】conv卷积层： 1.相当于一个特征提取器来提取特征 2.提供了位置信息 3.减少了参数个数 https://blog.youkuaiyun.com/m0_37622530/articl...
Caffe 中 BN（BatchNorm ) 层的参数均值、方差和滑动系数解读
zhuiqiuk的专栏
07-14 4567
Caffe 中 BN（BatchNorm ) 层的参数均值、方差和滑动系数解读 Caffe 的 BN（BatchNorm ) 层共有三个参数参数：均值、方差和滑动系数，BN层结构如下： layer { [plain] view plain copy     bottom: "res2a_branch2b"      top: "res2a_branch2b
关于BN层的一点理解
sola_
08-23 6859
一直以来对BN层两个学习参数belta和gamma不太理解，今天又在知乎问题上看到了“请问batch_normalization做了normalization后为什么要变回来？”这个问题，题主好像跟我之前想的一样（笑）。于是认真查阅了相关资料，得到以下一点见解：  Internal Covariate Shift（ICS）[1]：对 DNN 某一层，随着 GD 训练的过程中参数的改变，该层的...
bn两个参数的计算以及layer norm、instance norm、group norm
weixin_34226706的博客
09-28 4088
  bn一般就在conv之后并且后面再接relu   1.如果输入feature map channel是6，bn的gamma beta个数是多少个？   6个。 2.bn的缺点： 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。 3.训练和测试时一般不一样，一般都是训练的时候在训练集上通过滑动平均预先计算好平均-mea...
torch 中BN参数介绍
zbzckaiA的博客
12-15 5105
BN层的输出Y与输入X之间的关系是：Y = (X - running_mean) / sqrt(running_var + eps) * gamma + beta，此不赘言。其中gamma、beta为可学习参数（在pytorch中分别改叫weight和bias），训练时通过反向传播更新；而running_mean、running_var则是在前向时先由X计算出mean和var，再由mean和var以动量momentum来更新running_mean和running_var。所以在训练阶段，runn...
Caffe中BN（BatchNorm ) 层参数：均值、方差和滑动系数说明
山中有石为玉
02-14 5642
Caffe 的 BN（BatchNorm ) 层共有三个参数参数：均值、方差和滑动系数，BN层结构如下： layer { bottom: "res2a_branch2b" top: "res2a_branch2b" name: "bn2a_branch2b" type: "BatchNorm" batch_norm_param { use...
pytorch——神经网络框架的搭建以及网络的训练
qq_64131064的博客
12-26 417
本文总结了深度学习模型训练的完整流程：1）搭建网络骨架结构；2）下载预训练模型并迁移到自定义数据集；3）模型保存（完整模型或参数字典）与加载方法；4）标准训练流程包括数据准备、模型定义、损失函数和优化器设置；5）GPU加速训练的两种实现方式及注意事项；6）模型验证测试的完整代码示例，包含图像预处理、模型加载和推理过程；7）阅读他人代码的技巧，建议从train.py入手，重点关注参数设置和模型结构。文中提供了详细的代码片段和示意图，涵盖了从模型构建到部署应用的全流程关键技术点。
深度学习--CUDA安装配置、pytorch库、torchvision库、torchaudio库安装
2301_77717128的博客
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本文详细介绍了CUDA和PyTorch相关库的安装步骤。首先说明CUDA是NVIDIA开发的GPU计算平台，指导用户如何查看系统版本并下载安装对应版本的CUDA工具包，包括配置环境变量和验证安装。其次详细讲解PyTorch及其配套库torchaudio、torchvision的下载方法，建议直接从官网获取对应版本的whl文件进行本地安装，避免网络问题导致失败。文中还介绍了这些库的基本功能：PyTorch是深度学习框架，torchaudio处理音频数据，torchvision用于图像处理。
在大模型开发中，是否需要先完整学习 TensorFlow，再学 PyTorch？
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01-02 60
在大模型开发中，直接从 transformers 入手，已经足以让你达到 80 分的起点。
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