【pytorch】BN层计算

原创 已于 2023-03-14 22:04:37 修改 · 591 阅读 · 0 ·
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#深度学习 #python #pytorch

于 2023-03-14 21:47:31 首次发布
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卷积层、BN层
weixin_43143419的博客
03-19 2335
文章目录1.Bn层详解2.卷积神经网络相关激活函数过拟合 1.Bn层详解 https://blog.youkuaiyun.com/qq_37100442/article/details/81776191 1)BN层在网络中的作用 BN层是一种批规范化操作，公式为减均值除标准差，然后乘γ加β。将输入分布归一化到0，1分布，使得激活函数更好的作用，因此解决了梯度消失的问题。同时由于数据被归一化，使得网络可以有更好的收敛速度。但是似乎没有证据表明它可以解决高层的网络输入分布变化剧烈的问题（Internal Covariat
BN层(Pytorch)
weixin_40825364的博客
07-06 2793
近期在实验的过程中，发现了一个问题。实验结果受Batch_size影响在波动。Batch_size在分别为4和8的时候,实验效果不同，当Batch_size为8的时候实验效果还要差一点.这一点我很意外,当所有超参设置都一样的时候，BN层效果与Batch_size大小的影响应该是呈现一个正相关.这里放一张Kaiming He在2018ECCV上发表的《Group Normalization》论文中的一张图。图中蓝色曲线是ResNet50在ImageNet上分类的错误率，当Batch_size越大的时候，错误率
一文详解BN（Batch Normalization，批量归一化）
最新发布
weixin_41413777的博客
09-11 1868
在深度学习中，BN（Batch Normalization，批量归一化） 是一种核心的优化技术，由 Google 团队在 2015 年的论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》中提出。其核心目标是解决 “内部协变量偏移（Internal Covariate Shift, ICS）” 问题，从而加速模型训练、提升训练稳定性，并允许使用更高的学习率。
B-神经网络模型复杂度分析
sinat_40572875的博客
12-01 904
现阶段的轻量级模型 MobileNet/ShuffleNet 系列、CSPNet、RepVGG、VoVNet 等都必须依赖于于具体的计算平台（如 CPU/GPU/ASIC 等）才能更完美的发挥网络架构。1，计算平台主要有两个指标：算力 π和 带宽 β。算力指的是计算平台每秒完成的最大浮点运算次数，单位是FLOPS带宽指的是计算平台一次每秒最多能搬运多少数据（每秒能完成的内存交换量），单位是Byte/s。计算强度上限 Imax，上面两个指标相除得到计算平台的计算强度上限。
BN层
weixin_30341735的博客
02-23 379
论文名字：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 论文地址：https://arxiv.org/abs/1502.03167 BN被广泛应用于深度学习的各个地方，由于在实习过程中需要修改网络，修改的网络在训练过程中无法收敛，就添加了BN层进去...
卷积神经网络卷积层BN层计算原理和卷积BN层融合
IEEE_FELLOW的博客
04-26 8225
模块融合：将一些相邻模块进行融合以提高计算效率，比如conv+relu或者conv+batch normalization+relu，最常提到的BN融合指的是conv+bn通过计算公式将bn的参数融入到weight中，并生成一个bias； 上图详细描述了BN层计算原理以及如何融合卷积层和BN层，这里进行验证： 定义三个模型： 定义模型1 ： 一层卷积层和一层BN层网络 import numpy as np import math import torch import torch.nn .
pytorch之添加BN的实现
09-18
在PyTorch中，添加批标准化（Batch Normalization, BN）是提高深度学习模型训练效率和性能的关键技术之一。批标准化的主要目标是规范化每层神经网络的输出，使其服从接近零均值、单位方差的标准正态分布，从而加速...
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...
浅谈pytorch中的BN层的注意事项
09-16
为了确保BN层在测试时进入正确模式，需要调用`model.eval()`，这样BN层就会使用训练时的累积统计量，而不是计算批次内的统计量。 在PyTorch中，BN层的参数表示稍有不同。通常，BN层有四个参数：`gamma`（比例因子）...
BN层pytorch实现
qq_36867398的博客
11-29 3339
# Created by Xky at 2019/11/29 import time import torch import torchvision import torch.nn as nn import sys import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data.dataloader import DataLoad...
【caffe转向pytorch】caffe的BN层+scale层=pytorch的BN层
程序媛
08-09 2822
caffe里面用BN层的时候通常后面接一下scale层，原因如下： caffe 中为什么bn层要和scale层一起使用 这个问题首先你要理解batchnormal是做什么的。它其实做了两件事。 1) 输入归一化 x_norm = (x-u)/std, 其中u和std是个累计计算的均值和方差。 2）y=alpha×x_norm + beta，对归一化后的x进行比例缩放和位移。其中alpha和...
Pytorch BN(BatchNormal)计算过程与源码分析和train与eval的区别
溪c的博客
06-15 1万+
文章目录1. Pytorch的net.train 和 net.eval2. net.train2.1 BN (Batch Normalization）一、什么是BN？二、BN核心公式三、以全连接网络的BN为例（图例过程）四、PyTorch 源码解读之 BN1.**BatchNorm 原理**2. BatchNorm 的 PyTorch 实现2.1 _NormBase 类**2.1.1 初始化**2.1.2 模拟 BN forward2.1.3 running_mean、running_var 的更新3.
BN 层领域的实时计算与优化技术
AI天才研究院
01-07 528
1.背景介绍 在当今的大数据时代，实时计算和优化技术在各个领域都取得了重要的进展。在人工智能领域，尤其是深度学习和机器学习中，实时计算和优化技术的应用也越来越广泛。本文将从BN(Batch Normalization)层的角度，深入探讨实时计算与优化技术的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。同时，我们还将通过具体的代码实例来详细解释这些概念和技术。 1.1 BN 层的基本概念 ...
神经网络BN层batch normalization参数计算
bblingbbling的博客
02-27 8225
神经网络BN层batch normalization参数计算作用计算过程训练阶段预测阶段 作用 BN层一般放在线性层或卷积层后面，激活函数前面，作用如下： 1.加快网络收敛； 因为每层的数据都转换为同一的分布，这样会加快训练速度。 2.防止梯度爆炸和梯度消失； 因为BN会使非线性变换函数的输入值落入对输入比较敏感的区域。 3.防止过拟合，提升泛化能力。 因为BN求均值和方差是基于同一个batch内的样本，使网络不会朝一个方向学习。 计算过程 为什么会有放缩系数γ\gammaγ和平移系数β\betaβ？ 因
PyTorch之BN核心参数详解
画心
01-16 3665
PyTorch中的BN在训练和测试时通常会对参数进行不同的设置。这之中会涉及到多个不同的参数和概念，这些组合又会如何影响BN的行为呢？
BN层详解（含有公式推导过程）
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Orange_sparkle的博客
09-19 2万+
如果以上的你懂看明白的话，BN你就理解的差不多了。BN层就是用在激活函数前，用来使上一层的输出，分布在均值为0，方差为1的情况下，也就是对下一层的输入做归一化的操作，这样就能够使它经过激活函数时能够有一定的梯度，从而避免值太大而进入饱和区，梯度就非常小了，不利于梯度下降。并且除了均值和方差，BN层还有自己的学习参数γ和β，网络通过学习来得到想要的数据分布，参数γ和β在训练中通过反向传播中的γ与β求得梯度，从而不断改变每个通道的γ和β参数。
【深度学习理论】之Batch Normalization(BN层)
没有笔记本用了
04-19 6817
参考：BN层 一、背景 引入原因 随着网络越深，在反向传播算法向后传播的时候，梯度不断的相乘，从前到后之后，梯度将会很小 损失出现在最后，后面的层训练的较快 而数据在最底部 底部的层训练较慢 底部层一变化，所有都跟着变化 最后那些层需要重新学习多次 导致收敛变慢 因此：可以在学习底部层的时候避免变化的顶不层 提出 2015 年，Google 研究人员Sergey Ioffe等提出了一种参数标准化(N..
Pytorch中BN层入门思想及实现
瞳瞳瞳呀
05-09 2342
批归一化层-BN层（Batch Normalization） 作用及影响： 直接作用：对输入BN层的张量进行数值归一化，使其成为均值为零，方差为一的张量。 带来影响： 1.使得网络更加稳定，结果不容易受到一些超参数的影响。 2.对于深层网络，减少梯度消失或爆炸的可能。 3.使网络每一层输出结果稳定，进而加快了模型训练的速度。 算法思想： 例如： 输入x(i) = [1, 2, 3, 4, 5]，平均值μ = 3(全局平均值) ， 方差σ = 2(全局方差) ，计算公式x(i) = (x(i) - μ
BN层计算的为什么不是协方差矩阵的理解
ginger188的专栏
05-14 1871
为什么协方差矩阵的秩不大于n-1？ 为什么BN层计算的时候不用协方差？
计算量估计
田震宇
08-09 1041
现有卷积层输出[B,W,H,C] 结论 在train阶段，若不采用采样和L1norm，传统BN与量化BN计算复杂度之比为7：3，绝对减少了4∗B∗W∗H∗C4*B*W*H*C4∗B∗W∗H∗C 若采用了采样和L1norm，复杂度之比为：7：（1+SampleRate）,绝对减少了(6−SampleRate)∗B∗W∗H∗C(6-SampleRate)*B*W*H*C(6−SampleRate)∗B...
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