基础 | batchnorm原理及代码详解

最新推荐文章于 2025-10-17 10:18:12 发布
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本文探讨了批量归一化(Batch Normalization, BN)在循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)中的应用可能性及挑战。通过将RNN沿时间维度展开，可以将其视为一种深层网络结构，从而为BN的引入提供了理论基础。
【深度学习】BatchNorm、LayerNorm
研究兴趣：开放集识别、开放世界识别、新类发现、增量学习、少样本学习
04-14 1万+
BatchNorm、LayerNorm的概念、作用、实现
BatchNorm的原理与作用
qq_45983373的博客
03-05 2361
讲解了BatchNorm的作用和数学原理，并使用pytorch实现一个小demo
Batch Norm批量归一化（含Pytorch代码实现）
最新发布
KO_TU的博客
10-17 1107
Batch Norm是一种针对批量数据进行归一化的方法，在训练阶段，计算并维护数据的标准差和均值，并对其进行归一化（减去均值，除以标准差）；在深度学习中，归一化操作的目的是为了让每一层的计算结果保持在合适的范围内，避免某个层计算出的值太大导致对应的梯度太大而造成训练中的不稳定。从数学上来说，在每一层计算中，每一层看作一串数据，则数据的分布会在计算之中发生变化，而归一化的目的是保持分布的一致，使其分布稳定。均值，方差的计算都是在Channel上进行的，也就是说，γ，β是可学习的参数，是。
BatchNorm, LayerNorm, InstanceNorm和GroupNorm
@bangbang的博客
07-23 3534
Batch Norm: 对NHW计算归一化参数(均值和方差)，总共得到C组归一化参数, 相当于对每个channel进行归一化。BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个batch上，所以如果batchsize太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布Layer Norm: 对CHW计算归一化参数，得到N(batch)组归一化参数，对于Batch为1，相当于对整个Feature map 做归一化。
Batchnorm原理详解
小白学视觉
04-30 5954
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：刘威威小编：赵一帆前言：Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度及稳定性的算法，可以说是目前深度网络必不可少的一部分。本文旨在用通俗易懂的语言，对深度学习的常用算法--batchnorm的原理及其代码实现做一个详细的解读。本文主要包括以下几个部分。01Batchno...
Batch Normalization详解（原理+实验分析）
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macan的博客
02-10 1万+
Batch Normalization详解（原理+实验分析）1. 计算过程2. 前向传播过程3. 反向传播过程4. 实验分析4.1 实验一：验证有没有BatchNorm下准确率的区别4.2 实验二：验证有没有BatchNorm+noisy下准确率的区别4.3 实验三：验证有没有BatchNorm+noisy下准确率的区别4.4 实验小结5. BatchNorm的其他细节5.1 训练和推理阶段时参数的初始化问题5.2 BatchNorm在哪个位置最好？5.3 在训练时为什么不直接使用整个训练集的均值/方差？5
Batchnorm原理及代码详解
cyril_的博客
09-30 1132
Batchnorm原理及代码详解BN层的优点BN层的背景意义BN层是如何实现的BN层的计算流程BN层在CNN中的使用BN层的整体流程SSD中的BN层 论文名字：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 论文地址：https://arxiv.org/abs/...
batchnorm原理及代码详解（笔记2）
qq_36955294的博客
11-03 1494
Batchnorm原理详解 前言：Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度及稳定性的算法，可以说是目前深度网络必不可少的一部分。 本文旨在用通俗易懂的语言，对深度学习的常用算法–batchnorm的原理及其代码实现做一个详细的解读。本文主要包括以下几个部分。 Batchnorm主要解决的问题 Batchnorm原理解读 Batchnorm的优点 Batc...
Batchnorm原理与代码实现详解
Batchnorm的基本原理是在每个小批量（mini-batch）数据上对某一层的输入进行标准化操作。具体来说，在前向传播过程中，对于当前批次的数据，计算该批次在每个特征维度上的均值和方差，然后使用这两个统计量将原始...
Pytorch|YOWO原理及代码详解(一)
qq_24739717的博客
03-21 8092
Pytorch|YOWO原理及代码详解 阅前可看：YOWO论文翻译 YOWO很有趣，使用价值很大，最近刚好需要，所以就研究一下。一直认为只有把源码看懂，才知道诸多细节，才算真正了解一个算法。笔者能力有限，博文若有出错，欢迎指正交流。 这次为了方便debug，所以就稍微改动了train.py 文件，修改为myTrain.py，代码分析就从这里开始，但在之前需要完成各项配置。 1.训练之前需要的工作。...
Pytorch | yolov3原理及代码详解（一）
胭脂草的ABC博客
12-30 894
Pytorch | yolov3原理及代码详解（一） YOLO相关原理 ： https://blog.youkuaiyun.com/leviopku/article/details/82660381 https://www.jianshu.com/p/d13ae1055302 https://blog.youkuaiyun.com/qq_34199326/article/details/84874409 https://blog.youkuaiyun.com/chandanyan8568/article/details/8108908
Batch Norm
GG的专栏
09-20 626
Batch Normsource from: Deep Learning Specialization效果 normalize inputs to speed up learning mean/variance computed on just that mini-batch similar to dropout, it adds some noise to each hidden layer’s
BatchNorm
tangweirensheng的博客
10-02 1008
一般输入参数为batch_size*num_features*height*width BatchNorm2d()内部的参数如下： 1.num_features：特征维度，num_features就是需要归一化的那一维的维度。 2.eps：分母中添加的一个值，目的是为了计算的稳定性，默认为：1e-5 3.momentum：一个用于运行过程中均值和方差的一个估计参数，移动平均的动量值。（可能是一个稳定系数，类似于SGD中的momentum的系数） 4.affine：当设为true时，会给定可以学习.
batch-norm
倾城之恋的专栏
01-02 1318
batch-norm是什么 batch-norm 是google研究人员提出的一种加速深度神经网络训练的技术。如字面意思是一种批量归一化，实际就是对神经网络的某一层的batch输出进行归一化(先进行zscore归一化然后再输入到激励函数内)。 为什么做batch-norm 第一个问题：分布不一致问题，泛化不好 在统计学习中间经常要假设训练数据的分布和测试数据的分布一致，如果不一致需要迁移学习，域自...
batch norm
Miraclecanbeachieve的博客
04-17 614
BatchNormalzation是一种解决深度神经网络层数太多，而没有办法有效前向传递的问题，因为每层的输出值都会有不同的均值和方差，所以输出数据的分布也不一样。 如果对于输入的X*W本身得到的值通过tanh激活函数已经输出为1，在通过下一层的神经元之后结果并没有什么改变，因为该值已经很大（神经网络过敏感问题） 对于这种情况我们可以首先做一些批处理正则化 　可以看出没有BN的时...
深度学习记录（Batch Norm）
j_e_f_fabc的博客
07-22 2648
BatchNorm的主要目的是加速神经网络的训练并提高模型的性能。在深度学习训练过程中，尤其是深层神经网络中，每层输入的数据分布可能会随着训练的进行而发生变化，这种现象被称为内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）。BatchNorm通过在每一层的输入（通常是线性变换之后，激活函数之前）应用规范化处理来减轻这个问题。BatchNorm是一种有效的深度学习技术，它通过规范化神经网络的输入数据来加速训练过程、提高模型性能并减少过拟合。
batch_norm
Peanut 大本营
01-30 520
    batch_norm对输入的每一个特征进行归一化，再进行缩放和平移（gamma和beta的作用）     这里主要记录其实现。    前向传播：     比较简单，就是求x的均值和方差，然后按如下公式求出       这里还记录了均值和方差的moving average，用于测试时使用。 def batchnorm_forward(x, gamma, beta, bn_p...
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