3.5 将 Batch Norm 拟合进神经网络

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计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
【AI面试】BN（Batch Norm）批量归一化
钱多多先森
04-02 894
BN相关问题汇总，解决了什么问题？公式是什么？训练阶段和推理阶段，有什么不同？面试拿捏了
3-5 将 Batch Norm 拟合进神经网络
diyudong4681的博客
09-24 198
将 Batch Norm 拟合进神经网络（ Fitting Batch Norm into a neural network） 假设现有如下的神经网络： 可以认为每个单元负责计算两件事情：第一，先计算z，然后应用到激活函数中再计算a，所以，可以认为，每个圆圈代表着两步计算。 如果没有应用Batch归一化，你会把输入X拟合到第一隐藏层，然后计算${z^{[1]}}$，这是由${w...
吴恩达深度学习笔记(52)-将 Batch Norm 拟合进神经网络
Harpoon_fly的博客
01-21 632
Batch Norm 拟合进神经网络（Fitting Batch Norm into a neural network） 你已经看到那些等式，它可以在单一隐藏层进行Batch归一化，接下来，让我们看看它是怎样在深度网络训练中拟合的吧。 假设你有一个这样的神经网络，我之前说过，你可以认为每个单元负责计算两件事。 第一，它先计算z，然后应用其到激活函数中再计算a，所以我可以认为，每个圆圈代表着两步的...
DeepLearing学习笔记-改善深层神经网络(第三周- 将batch-norm拟合进神经网络)
ljp1919的专栏
10-20 982
0- 背景介绍如何将batch归一化引入到神经网络中1- 流程如下：在计算z之后，才是之前介绍的batch归一化方法，对其进行归一化，再替代原来的z值，输入到下该层的激活函数中。其他隐藏层，操作类似。 在实际中，可以直接使用框架中函数，而不必自己实现这些具体的细节。tf.batch_normalization()#进行batch 归一化操作2-min-batch下的batch归一化：对于采用m
Coursera | Andrew Ng (02-week-3-3.5)—将 Batch Norm 拟合进神经网络
Self Improvement Lab
01-22 845
该系列仅在原课程基础上部分知识点添加个人学习笔记，或相关推导补充等。如有错误，还请批评指教。在学习了 Andrew Ng 课程的基础上，为了更方便的查阅复习，将其整理成文字。因本人一直在学习英语，所以该系列以英文为主，同时也建议读者以英文为主，中文辅助，以便后期进阶时，为学习相关领域的学术论文做铺垫。- ZJ Coursera 课程 |deeplearning.ai |网易云课堂 ...
将Batch Norm应用到神经网络中（吴恩达深度学习第三课）
guanguanboy的专栏
12-14 256
1，Adding Batch Norm to a network 每一层除了W，b，多了两个参数beta 和 gamma。beta和gamma也需要计算梯度，并在反向传播时使用优化算法进行更新。 2，Working with mini-batch 对于每一个mini-batch来说，每一层按道理应该有w，b，beta，gamma四组参数，但是由于做归一化，加上b之后，也会由于归一化会减...
python神经网络Batch Normalization底层原理详解
最新发布
Oona_01的博客
07-08 872
1、加速网络的收敛速度。在神经网络中，存在内部协变量偏移的现象，如果每层的数据分布不同的话，会导致非常难收敛，如果把每层的数据都在转换在均值为零，方差为1的状态下，这样每层数据的分布都是一样的，训练会比较容易收敛。引入γ和β变量进行缩放平移可以使得神经网络有自适应的能力，在标准化效果好时，尽量不抵消标准化的作用，而在标准化效果不好时，尽量去抵消一部分标准化的效果，相当于让神经网络学会要不要标准化，如何折中选择。对于梯度爆炸而言，在方向传播的过程中，每一层的梯度都是由上一层的梯度乘以本层的数据得到。
神经网络训练--过拟合与欠拟合
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
04-25 905
神经网络训练--过拟合与欠拟合
3.5 将 Batch 拟合进神经网络-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
赵继超的笔记
04-11 3267
将 Batch 拟合进神经网络 (Fitting Batch Norm into a Neural Network) 你已经看到那些等式，它可以在单一隐藏层进行Batch归一化，接下来，让我们看看它是怎样在深度网络训练中拟合的吧。 假设你有一个这样的神经网络，我之前说过，你可以认为每个单元负责计算两件事。第一，它先计算 zzz ，然后应用其到激活函数中再计算 aaa ，所以我可以认为，每个圆圈代...
2.3.2 Batch Norm介绍
Einstellung的博客
04-25 938
正则化网络的激活函数 Batch归一化会使你的参数搜索变得很容易，使神经网络对超参数选择变得更加稳定。超参数范围会更庞大，工作效率也会更好。也会让你训练出更为深层次的神经网络。下面我们具体介绍一下Batch归一化 如图右侧的圈圈所示，我们之前已经学过了通过归一化手段如何将扁平的圈圈变成比较一般的圆形，但是这只是对逻辑回归而言的，对于神经网络应该怎么做呢？ 我们在归一化的例子中看到了，如果...
神经网络训练的一些建议（Batch Normalization）
Ding_xiaofei的博客
08-07 2675
数据的归一化 先放上宏毅大神的图，说明一下我们为什么要做数据的归一化 说明：x2的变化比较大，使用w2方向上就显得比较陡峭（梯度），学习率就不能设置得过大。 Batch Normalization 为什么要有batch normalization 主要是避免internal covariate shift，如图所示，输出上下波动太大（如同第二个人）的话会影响整个模型的训练...
吴恩达神经网络和深度学习-学习笔记-17-batch归一化（Batch Normalization）（BN）
真理无穷，进一步有进一步的欢喜
07-18 1523
Batch Normalization会使你的参数搜索问题变得很容易，使神经网络对超参数的选择更加稳定，超参数的范围会扩大，工作效果也很好，同时也能使你更容易地训练深层网络。 针对一个单层的网络，我们讲了归一化输入（将input X归一化，详见笔记8）。 Batch Normalization是指： 面对深度网络，对于任何一个隐藏层而言，我们归一化上一层的a值，以更快地训练这一层的W和b（严格来...
神经网络为什么要进行batch norm？
qq_36415932的博客
10-04 1767
       最近在看李沐的视频，其中有一些内容想做一下笔记，这次做的笔记是：神经网络为什么要进行batch norm？        通常我们在使用数据之前，会对输入数据做了标准化处理：处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为 0、标准差为 1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近：这往往更容易训练出有效的模型。(why???我也不知道）       通常来说，数据标准化预处理对于...
深层神经网络难拟合与Batch Normalization问题
black_shuang的博客
06-22 1367
主要总结两个问题: 为什么传统的深层神经网络，随着层数的增加会越来越难拟合训练？ 问题1的常见对策(Batch_Normalization)的介绍 一、为什么传统的深层神经网络，随着层数的增加会越来越难拟合训练？ 众所周知,传统的深层神经网络，随着层数的加深，模型会变得很难训练，很难拟合，这个很多人都知道，但是为什么呢，怎么样解释清楚？ 首先机器学习领域有一个很重要的假设：即独立同分布假设...
深度神经网络—BatchNorm层
v_road的博客
06-27 2676
本篇博客是根据吴恩达老师的视频讲解，参考网上已有的资料，进行的一些总结，以便自己日后复习。 Batch Normalization（Batch归一化，简称BatchNorm），会使参数搜索问题变得容易，使神经网络对超参数的选择更加稳定，同时也会是网络，甚至是深层网络的训练更加容易。 接下来就探讨一下为什么BatchNorm为什么会起到加速网络训练的效果？ 1. 对每层输入特征进行归一化处理 ...
神经网络训练，需要注意的关键问题
张奕泽(C/C++)
11-22 637
1、数据是否平衡 2、是否归一化 3、是否shuffle（注意：虽然fit中有shuffle选项，但是发生在数据集划分之后，所以需要提前shuffle数据） 4、label是否转化为one-hot形式 5、激活函数和loss_function是否与任务一致 接下来调参： 学习率、batch_size、epoch、优化器选择 ...
神经网络训练中batch的作用（从更高角度理解）
热门推荐
t18438605018的博客
12-11 5万+
1.什么是batch batch，翻译成汉语为批（一批一批的批）。在神经网络模型训练时，比如有1000个样本，把这些样本分为10批，就是10个batch。每个批（batch）的大小为100，就是batch size=100。 每次模型训练，更新权重时，就拿一个batch的样本来更新权重。 2.神经网络训练中batch的作用（从更高角度理解） 从更高的角度讲，”为什么神经网络训练时有batch？“，需要先讲一些预备知识。 当我们求损失loss用于梯度下降，更行权重时，有几种方式。一种是全部的样本用来求loss
神经网络的bn层_神经网络为啥要BN，怎么做？
weixin_39874379的博客
01-16 749
首先，为啥要做BN， 没有BN肯定也是可以的，但是有BN效果肯定更好，众所周知，神经网络一旦训练起来，参数就要发生更新，出了输入层的数据外，其它层的数据分布是一直发生变化的，因为在训练的时候，网络参数的变化就会导致后面输入数据的分布变化，比如第二层输入，是由输入数据和第一层参数得到的，而第一层的参数随着训练一直变化，势必会引起第二层输入分布的改变，把这种改变称之为：Internal Co...
batch norm和Googlenet
07-17
Batch Normalization（批归一化）是一种常用的深度学习中的正则化技术，用于加速模型的训练过程和提高模型的性能。它通过在网络的每个层中对输入进行归一化，将其均值调整为0，方差调整为1，从而使得数据分布更加稳定，有利于模型的训练和收敛。 Batch Normalization 的主要作用有以下几点： 1. 加速收敛：通过将每个批次的输入进行归一化，Batch Normalization 能够加速模型的收敛过程。它有助于解决梯度消失或梯度爆炸的问题，使得模型能够更快地收敛。 2. 控制内部协变量偏移：内部协变量偏移是指由于训练过程中每一层输入分布的变化而导致的模型参数难以训练的问题。Batch Normalization 通过标准化输入，减少了内部协变量偏移的影响，使得模型参数更容易优化。 3. 正则化作用：Batch Normalization 在归一化的同时引入了一定的噪声，类似于 Dropout 的正则化效果，有助于减少模型的过拟合。 GoogLeNet 是由 Google 提出的一种深度卷积神经网络结构，它是 Inception 系列网络的代表。GoogLeNet 采用了一种多分支的网络结构，通过并行地使用不同尺寸的卷积核和池化操作，从而在保持计算效率的同时实现了更好的特征提取能力。 在 GoogLeNet 中，Batch Normalization 被广泛应用。Batch Normalization 在 GoogLeNet 的每个卷积层后都被添加，用于加速收敛和提高模型性能。通过使用 Batch Normalization，GoogLeNet 在训练过程中能够更快地收敛，并且具有更好的泛化能力。 综上所述，Batch Normalization 是一种常用的正则化技术，用于加速模型训练和提高性能。GoogLeNet 是一种深度卷积神经网络结构，其中使用了 Batch Normalization 来优化模型训练过程。如果你有任何进一步的问题，请随时提问！
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