TensorFlow批标准化（Batch Normalization）

最新推荐文章于 2022-09-15 22:03:31 发布
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分类专栏： Keras/TensorFlow/PyTorch学习与实战 文章标签： TensorFlow 批标准化 batch normalization
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/github_39611196/article/details/81130666
本文深入探讨了深度学习中批标准化（Batch Normalization）的作用，它用于将输入数据标准化，改善神经网络训练效果。批标准化通常位于全连接层与激活函数之间，通过γ和β参数调整标准化的影响。它不仅正向标准化输入，还在反向传播中起作用。TensorFlow实现批标准化的代码示例也在文中给出，并强调在测试时需固定均值和方差。

 本篇博客主要介绍深度学习中批标准化（batch normalization），是将分散的数据统一的一种方法，

batch normalization被添加在全连接层和激活函数之间

经过和未经过batch normalization的数据经过激活函数的输入输出区别

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什么是批标准化 (Batch Normalization)
William Zhao's notes
02-01 3995
什么是批标准化 (Batch Normalization) 普通数据标准化 Batch Normalization, 批标准化, 和普通的数据标准化类似, 是将分散的数据统一的一种做法, 也是优化神经网络的一种方法. 在之前 Normalization 的简介视频中我们一提到, 具有统一规格的数据, 能让机器学习更容易学习到数据之中的规律. 每层都做标准化
TensorFlow实现Batch Normalization
marsjhao Blog
06-06 1万+
一、BN（Batch Normalization）算法 1. 对数据进行归一化处理的重要性 神经网络学习过程的本质就是学习数据分布，在训练数据与测试数据分布不同情况下，模型的泛化能力就大大降低；另一方面，若训练过程中每批batch的数据分布也各不相同，那么网络每批迭代学习过程也会出现较大波动，使之更难趋于收敛，降低训练收敛速度。对于深层网络，网络前几层的微小变化都会被网络累积放大，则训练数
tensorflow-利用batch_normalization进行标准化
学习笔记
07-09 396
batch_normalization：批标准化，即对整个神经训练的批次进行标准化处理，使其取值位于激励函数的非饱和范围，批标准化不仅只对于输入层，对于所有的隐藏层（需要激励函数）均进行处理，有点是加速训练效率，防止细胞死亡。 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt tf.set_ran...
tensorflow批标准化Batch
IT_life_mike 的博客
11-04 472
转自： https://blog.youkuaiyun.com/jasonzzj/article/details/53914873
pytorch —— Batch Normalization
然后就去远行
06-16 2951
1、Batch Normalization概念 Batch Normalization：批标准化 批： 一批数据，通常为mini-batch 标准化： 0均值，1方差 优点： 可以用更大学习率，加速模型收敛； 可以不用精心设计权值初始化； 可以不用dropout或较小的dropout； 可以不用L2或者较小的weight decay； 可以不用LRN（local response normali...
TensorFlow-描述卷积计算层、批标准化、池化、舍弃（Dropout）
LMengi000的博客
05-23 389
卷积层 批标准化 池化 舍弃（Dropout） 为了缓解神经网络过拟合，常把隐藏层的部分神经元按照一定比例从神经网络中临时舍弃。在使用神经网络时，再把所有神经元回复到神经网络中。 总结 卷积就是特征提取器。 ...
Tensorflow 23 Batch normalization 批标准化.mp4
02-12
Tensorflow 23 Batch normalization 批标准化.mp4
【tensorflow】batch_normalization
人间不值得
07-16 3222
目前主流的训练深度神经网络的算法是梯度下降算法，简而言之该过程就是通过将网络输出值与真实值之间的误差信号逐层传递至神经网络的每个节点，进而更新节点与节点之间的参数。但深度神经网络的调参过程一直是个问题。 随着梯度下降算法的不断改进，已经有越来越多的算法尝试减少调参的工作量，比如减小学习率、选取合适的权重初始化函数、应用Dropout等等，而Batch Normaliz...
TensorFlow之Batch Normalization
hanhuoqwer
05-07 704
BN原理 BN应用 TensorFlow之Batch Normalization学习记录BN原理简介BN的推导过程前向算法反向传播BN的TensorFlow应用 学习记录 Batch Normalization，一个非常有用的技巧。本来想自己写这一部分的，但是在网上看到两个写得感觉特别好，感觉就没必要自己纯粹自己写了。抱着学习的目的，抄过来简单做个记录，省的下次再找了。下面是相应的链接，BN原理那...
批标准化，池化，舍弃（CNN）
qq_57780419的博客
04-08 618
批标准化，池化，舍弃
Pytorch学习笔记【20】：batch_normalization（批标准化）
qq_36499794的博客
11-21 544
1. 什么叫做批标准化呢？ 简单 来说就是将数据有效的控制在一个范围内，这样神经网络才能更好的学习它，具体不做阐述，感兴趣的读者可以去查查资料哦， 本篇代码主要对比使用 批标准化和不使用两种情况。 2. 代码 import torch from torch import nn from torch.nn import init import torch.utils.data ...
pytorch 批标准化模块 torch.nn.BatchNorm1d
3D的博客
02-16 1468
官方文档: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.BatchNorm1d.html class torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) 输入: (N,C) 或 (N,C,L) 输出: (N,C) 或 (N,C,L) (与输入相同的形状) 参数: num_features:.
Pytorch归一化方法讲解与实战：BatchNormalization、LayerNormalization、nn.BatchNorm1d和LayerNorm()和F.normalize()
qq_43391414的博客
10-16 1万+
文章目录LayerNormalizationBatchNormalization 这些Normalization的作用都是让数据保持一个比较稳定的分布，从而加速收敛。Batch Normalization 的处理对象是对一批样本， Layer Normalization 的处理对象是单个样本。不过，他们到底指的是什么呢？有的时候，讲解是多余的，实战一下，你就懂了： talk is cheap,show me the code import torch import torch.nn as nn Laye
深度学习（tensorflow)：批标准化
Kasumi_syuu
12-19 1220
标准化 传统机器学习中标准化也叫归一化， 一般是将数据映射到指定的范围，用于去除不同维度数据的量纲以及量纲单位。 什么是标准化 数据标准化让机器学习模型看到的不同样本彼此之间更加相似，这有助于模型的学习与对新数据的泛化。 常见的数据标准化形式： 标准化和归一化 标准化： 将数据减去其平均值使其中心为0，然后将数据除以其标准差使其标准差为1。 Batch Normalization， 批标准化，和普...
对连续值/离散值进行预处理的两种方式（标准化/one-hot化）、反标准化/逆标准化、字符串预处理
あずにゃん梓喵的博客
08-20 3702
tensorflow 2.0 画出model网络模型的拓扑图 tensorflow 2.0 的回调函数callbacks（TensorBoard、ModelCheckpoint） TensorBoard视觉化网络每层权重分布、视觉化网络层结构 MSE(均方误差)、MAE(平均绝对误差) from_logits CE(Cross-Entropy)、BCE(Binary Cross-Ent...
sklearn库三种标准化与反标准化方法介绍
m0_56839722的博客
09-15 7476
详细介绍sklearn库三种标准化与反标准化方法
matlab标准化和反标准化——zscore
热门推荐
风翼冰舟的博客
03-25 2万+
先来看自带函数zscore的使用 >> A=[1 2 3;4 5 6]; >> [B,A_mean,A_std]=zscore(A) B = -0.7071 -0.7071 -0.7071 0.7071 0.7071 0.7071 A_mean = 2.5000 3.5000 4.5000 A_std = 2.1213
[TensorFlow 学习笔记-05]批标准化(Bacth Normalization，BN)
CVer
05-25 6194
[版权说明] TensorFlow 学习笔记参考：  李嘉璇 著 TensorFlow技术解析与实战 黄文坚 唐源 著 TensorFlow实战郑泽宇  顾思宇 著 TensorFlow实战Google深度学习框架 乐毅 王斌 著 深度学习-Caffe之经典模型详解与实战 TensorFlow中文社区 http://www.tensorfly.cn/ 极客学院 著 TensorF
python+tensorflow实现批标准化（Batch Normalization）
David's Tweet
08-30 3678
背景        论文：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift         批标准化（Batch Normalization ）简称BN算法，是为了克服神经网络层数加深导致难以训练而诞生的一个算法。根据Internal Covariate Sh...
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