Batch Normalization的理解

最新推荐文章于 2025-03-14 18:01:32 发布
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本文精选了知乎上莫凡和言有三的两篇热门文章，莫凡的文章深入探讨了个人成长与技能提升的方法论，而言有三则聚焦于如何在复杂的信息环境中提炼有价值的观点。两篇文章均提供了独到的见解和实用的建议。
对Batch Normalization 的理解
WONITAWONITAWONITA的博客
07-01 2049
之前看到防止过拟合的方法有dropout，L2正则化和Batch Normalization等，自己对前两种比较容易理解，而Batch Normalization为什么可以防止过拟合不太容易理解，于是上网查了一下资料，结合自己的想法总结一下。 BN会使参数搜索问题变得更加容易，使神经网络对超参数的选择更加稳定，超参数的范围会变得庞大，工作效果也很好，容易训练深层网络。 首先，BN提出来是为了解决...
batch normalization 理解
qq_23126625的博客
09-24 1014
对batch normalization 一直属于一知半解状态，二面被问的一脸懵逼，所以决定好好理一理这个问题。 1、What is batch normalization？ batch normalization 其实就是对数据做一个批量的规范化操作，使得在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。 具体实现过程如下： A、对于一个mini-batch，求数据的均值，...
BatchNormalization
森宝的博客
03-28 5247
本文仅介绍BatchNormalization的理解，对于原理部分，网上博客资料很详细．　在做图像的神经网络训练时，我们往往每次给神经网络喂食一个batch的数据，当然这些数据指的是一个个的image或者feature map.比如我们batch_size=32，即每次处理32张image或者　feature map.而这一个batch的数据的不能反映出该batch的分布情况，需要将其映射到某个区间上，以反映样本集的分布，这时候就需要使用normalization对数据进行处理．可以参考下面图片理解．使用了
Batch Normalization论文解读+详细面经
joyce_peng的博客
11-21 2621
1. 提出原因 2. 作用 3. 原理 4. 细节
【深度学习】深入理解Batch Normalization批标准化
weixin_34161032的博客
04-05 3429
这几天面试经常被问到BN层的原理，虽然回答上来了，但还是感觉答得不是很好，今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理，以下为参考网上几篇文章总结得出。 　　Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Tr...
Batch Normalization详细解读
花有重开日 人无再少年
10-16 2156
[TOC] 这篇文章是论文 Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 的翻译，其中精简了部分内容的同时解释了相关的概念，如有错误，敬请指教。Abstract在神经网络训练过程中，前一层权重参数的改变会造成之后每层输入样本分布的改变，这造成了训练过程的困难。
Batch Normalization理解
最新发布
学习
03-14 551
我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理，这样能够加速网络的收敛，如下图所示，对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵，但对于Conv2而言输入的feature map就不一定满足某一分布规律了（注意这里所说满足某一分布规律并不是指某一个feature map的数据要满足分布规律，理论上是指整个训练样本集所对应feature map的数据要满足分布规律）。）的目的：使一个批次（Batch）feature map满足均值为0，方差为1的分布规律，：在正向传播的过程中统计得到。
Batch Normalization理解总结
x284038的博客
11-02 551
Batch Normlization的直观思想 BN就是将打乱的数据集分为若干batch，对于每一个batch单独做normliazation，使其输入特征服从均值为0，方差为1的标准正态分布。为了保证数据能够表达出原有的含义，对normlization后的数据作线性变换，使其能够表达出原有含义。BN的目的就是通过改变输入数据分布来得到较优梯度。
TensorFlow实现Batch Normalization
09-20
**TensorFlow实现Batch Normalization详解** Batch Normalization（简称BN）是一种在深度学习中用于加速训练和提升模型泛化能力的技术。它通过归一化每一层的激活值，确保网络在训练过程中能保持稳定的数据分布，...
Layer Normalization和Batch Normalization
qq_34184505的博客
09-02 663
归一化是在每个mini-batch的每个通道上进行的。计算的是每个通道在整个mini-batch上的均值和方差。公式中涉及到每个通道的均值 (\mu_c) 和方差 (\sigma_c^2)。归一化是在每个样本的所有特征（即所有通道、所有高度和宽度）上进行的。计算的是每个样本在所有特征上的均值和方差。公式中涉及到每个样本的均值 (\mu_i) 和方差 (\sigma_i^2)。
精选资源
理解Batch Normalization（含实现代码）
01-06
经典论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》提出了Batch Normalization 批标准化的概念， towardsdatascience上一文《Intuit and Implement: Batch...
Batch Normalization导读
Leo的博客
05-25 1359
转载自： http://blog.youkuaiyun.com/malefactor/article/details/51476961#0-tsina-1-62851-397232819ff9a47a7b7e80a40613cfe1 Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。目前几乎已经成为DL的标配了，任何有志于学习DL的同学们朋友们
SSD 速度性能分析及anchor的选择
chenlufei_i的博客
03-20 3647
SSD最大特点是速度快 1. 因为是end to end 的 网络，没有其他冗余机构 2. anchor 是在大格上（8x8），每个格子有5中尺寸，整体anchor比Faster-RCNN中少很多 3. 4-3,7,8-2,9-2,10-2,11层 5个层都做多尺度回归，为了改善小目标检测效果不佳 4. 整个网络是框回归的思想 generate anchor/原文中叫 def...
cs231n笔记（11++）--faster-rcnn 中 RPN与Fast R-CNN特征共享详细过程
chenlufei_i的博客
03-20 2205
RPN与Fast R-CNN特征共享详细过程 总结:一句话:训练rpn时保持与fast-rcnn共享的卷基层参数不变,fine-tune其它层;反过来也是保持共享卷基层参数不变。 Faster-R-CNN算法由两大模块组成： 1.PRN候选框提取模块； 2.Fast R-CNN检测模块。 我们已经描述了如何为生成区域建议训练网络，而没有考虑基于区域的目标检测CNN如何利用这些建议框...
双线性插值的理解
chenlufei_i的博客
07-05 2188
双线性插值不仅可以resize图片（解决最近邻锯齿状问题），还可以代替反卷积（本质也是resize）。 记录下原理： 双线性插值 假设源图像大小为mxn，目标图像为axb。那么两幅图像的边长比分别为：m/a和n/b。注意，通常这个比例不是整数，编程存储的时候要用浮点型。目标图像的第（i,j）个像素点（i行j列）可以通过边长比对应回源图像。其对应坐标为（i*m/a,j*n/b）。显...
MobileNet v1-v2的理解
chenlufei_i的博客
08-21 1651
v1: （1）单片卷积 + 1x1 通道改维度； （2）宽度因子a + 分辨率因子 b ； （以最低的精度损失换取大量的参数减少） v2: （1）加入残差结构（先升维：增加信息量，再降维度：较少参数，与Resnet相反），增加梯度传播 （2)较少block最后的Relu，为lineat，减少信息破坏； （3）全卷积（减少...
cs231n笔记（8++）——扔掉层（drop）
chenlufei_i的博客
12-23 683
简单来说就是将一些神经元随机失活，防止过拟合。 具体理解： Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作，不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分，但是它的权重得保留下来（只是暂时不更新而已），因为下次样本输入时它可能又得工作了（有点抽象，具体实现看后面的实验部分）。 　　按照hinton的文章，他使用Dropout时训练阶段和测试阶段做了如
cs231n笔记（9）--目标识别RCNN
chenlufei_i的博客
12-23 615
一.简介 cnn网络主要用于识别图片并将图片分类，但如果想把识别出来的样本标识出来就需要用到RCNN网络   rcnn主要作用就是用于目标识别（分类+标注）       二.具体流程   RCNN算法分为4个步骤 - （1）一张图像生成2000个候选区域 - （2）对每个候选区域，使用深度网络提取特征 - （3）特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类 - （4）使用...
cs231n笔记（8）--卷积神经网络CNN
chenlufei_i的博客
12-22 581
一 .卷积神经网络之层级结构  cs231n课程里给出了卷积神经网络各个层级结构，如下图 上图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车还是马未知，是什么车也未知，现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西，总之输出一个结果：如果是车 那是什么车     所以 最左边是数据输入层，对数据做一些处理，比如去均值（把输入数据各个维度都中心化为0，避免数据过多
batch normalization怎么理解
05-31
Batch normalization是一种常用的神经网络正则化技术，它的主要思想是对每一层的输入进行归一化，使得网络中每一层的输入分布都具有相似的统计特性。Batch normalization可以在训练过程中减少内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）现象的发生，有助于加速网络的训练，并提高网络的泛化能力。 内部协变量偏移是指在训练过程中，每一层的输入分布会发生改变，导致网络中每一层的参数都需要重新适应新的输入分布，从而影响了网络的收敛速度和泛化能力。Batch normalization通过对每一层的输入进行归一化，使得每一层的输入分布都具有相似的统计特性，从而减少了内部协变量偏移现象的发生。 具体来说，Batch normalization的计算公式如下： $$ \hat{x}=\frac{x-\mu}{\sqrt{\sigma^2+\epsilon}} \\ y=\gamma\hat{x}+\beta $$ 其中，$x$是输入，$\mu$和$\sigma^2$是在batch内计算得到的均值和方差，$\epsilon$是一个很小的常数，用于避免分母为0的情况，$\hat{x}$是将输入$x$进行归一化后的结果，$\gamma$和$\beta$是可学习的缩放和偏移参数。 Batch normalization的作用是将每一层的输入归一化到均值为0，方差为1的分布上，从而使得每一层的输入分布具有相似的统计特性，加速了网络的训练，并提高了网络的泛化能力。 总之，Batch normalization通过对每一层的输入进行归一化，减少了内部协变量偏移现象的发生，提高了网络的训练速度和泛化能力，是一种非常实用的神经网络正则化技术。
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