Batch Normalization

最新推荐文章于 2024-09-08 20:20:36 发布
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分类专栏： 论文阅读
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首先 神经网络的训练是十分复杂的 每一层的输入都会受前面所有层的影响 而且当层数越深 这种影响将被放大 所以 如果对于输入的分布有一些改变 则会造成问题 使得这些层的参数需要重新调整来适应这个变化的分布 这是我们不想见到的 如果我们使这种非线性的输入分布维持稳定 这样就可以加速对网络的训练 所以我们想要改进 whitening 是一个很好的方法能使得训练收敛速度加快 whitening 是使得输入 通过线性变换 变成0均值 单位方差 并且去除了输入的相关性  所以 我们想着在每一个训练步骤都加入whitening 操作 但是 如果这些操作穿插在optimization 过程中 则会造成问题 因为梯度下降算法 为了减小梯度阶梯的影响 会更新参数使得归一化的结果也被更新 文中观察到如果在梯度下降法的操作之外进行归一化参数时 网络会blows up 所以这里使用了一个归一化函数 使得input与整个的训练集进行归一化 但这个操作过于昂贵 这里进行了2个优化 第一个是不再对一层的输入输出结合在一起进行归一化 而是单独的对每个特征进行归一化 第二个是使用minibatch 来进行归一化 这里还有一点是BN对于训练的阶段很有效 但对于测试阶段不是很必要 于是对于测试阶段 文章使用了2个参数 替代了BN原本计算 

以上是自己理出来的逻辑 比较乱 我再去看看别人的心得会比较好理解吧

Layer Normalization与Batch Normalization的区别
强化学习曾小健
11-14 506
总之，层归一化和批归一化都旨在改善深度学习模型的训练动态，但它们针对不同条件进行了优化。批归一化在典型的大批量CNN环境中表现优越，而层归一化则在小或变化不定的批量情况下提供灵活性和鲁棒性，特别是在RNN和变换器架构中。选择使用哪种方法应根据具体任务中的架构和数据集特征进行判断。分享改写。
Batch Normalization 和 Layer Normalization
weixin_50174671的博客
02-25 1546
上图展示了一个batch size为2的Batch Normalization的计算过程，假设feature1、feature2分别是由image1、image2经过一系列卷积池化后得到的特征矩阵，feature的channel为2，那么x(1)代表该batch的所有feature的channel1的数据，同理x(2)代表该batch的所有feature的channel2的数据。然后分别计算每个通道的均值与方差。注意是一个向量不是一个值，向量的每一个元素代表着一个维度（channel）的方差。
Batch Normalization详解以及pytorch实验
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霹雳吧啦Wz
02-21 6万+
Batch Normalization是google团队在2015年论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》提出的。通过该方法能够加速网络的收敛并提升准确率。在网上虽然已经有很多相关文章，但基本都是摆上论文中的公式泛泛而谈，bn真正是如何运作的很少...
python batch normalization_Batch Normalization 详解
weixin_39827850的博客
12-08 918
一、背景意义本篇博文主要讲解2015年深度学习领域，非常值得学习的一篇文献：《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，这个算法目前已经被大量的应用，最新的文献算法很多都会引用这个算法，进行网络训练，可见其强大之处非同一般啊。近年来深度学习捷报连连、声...
Batch Normalization详解
关于我的学习记录
04-13 1904
Batch Normalization详解
BatchNormalization
Fwuyi的博客
05-24 757
keras.layers.BatchNormalization(axis=-1) 批量标准化层 。 在每一个批次的数据中标准化前一层的激活项， 即，应用一个维持激活项平均值接近 0，标准差接近 1 的转换。 参数 axis: 整数，需要标准化的轴 （通常是特征轴）。 例如，在data_format="channels_first"的Conv2D层之后， 在BatchNormalization中设置axis=1。 输入尺寸 可以是任意的。 输出尺寸 与输入相同。 ...
Layer Normalization和Batch Normalization
qq_34184505的博客
09-02 568
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)。
Batch Normalization 详细介绍
hello！
09-08 1274
Batch Normalization是一种强大的技术，通过在每一层输入数据上进行归一化处理，显著提高了深度神经网络的训练速度、稳定性和泛化能力。尽管有一些局限性，但在大多数情况下，BatchNorm仍然是深度学习中的标准组件之一。
python batch normalization_Batch Normalization的正确打开方式
weixin_39721370的博客
12-08 323
Batch Normalization在TensorFlow中有三个接口调用 (不包括slim、Keras模块中的)，分别是：通过观察这三个接口的参数列表可以得到一个初步的结论，tf.layers.batch_normalization和tf.contrib.layers.batch_norm可以用来构建待训练的神经网络模型，而tf.nn.batch_normalization一般只用来构建推理模...
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal.pdf
02-21
在本文中，Sergey Ioffe和Christian Szegedy两位作者提出了Batch Normalization（批量归一化）技术，主要解决深度神经网络训练过程中，随着前层参数变化导致各层输入分布改变的问题。这种现象被称为内部协变量偏移...
batch normalization 和 layer normalization 在RNN（LSTM、GRU）上的TensorFlow实现
04-19
在深度学习领域，Batch Normalization（批量归一化）和Layer Normalization（层归一化）是两种常用的技术，用于优化神经网络模型的训练过程。它们的主要目标是通过规范化网络层的输入，来减少内部协变量偏移，提高...
雷达驱动 rplidar-ros 与建图算法 hector-slam 资源包
05-03
雷达驱动 rplidar-ros 与建图算法 hector-slam 资源包
威纶通触摸屏与汇川SV660P伺服通讯程序：实现正反转控制、速度与电压监测功能，实时在线模拟并修改COM口监控模块温度
最新发布
05-03
内容概要：本文详细介绍了威纶通触摸屏与汇川SV660P伺服之间的Modbus RTU通讯实现方法，涵盖硬件接线、通讯参数配置、控制逻辑脚本编写以及状态监控等方面的内容。具体来说，文章首先讲解了硬件接线注意事项，如终端电阻设置和双绞线连接方式；接着深入探讨了通讯参数配置，包括波特率、数据位、停止位和校验方式等；然后展示了如何通过宏指令和Lua脚本实现正反转控制、速度设定等功能；最后讨论了状态监控部分，如母线电压和温度监测，并提供了相应的代码示例。此外，还分享了一些调试经验和常见问题解决方案。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对Modbus RTU通讯有一定了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要通过触摸屏控制多台伺服电机并进行实时数据监控的场合，旨在帮助技术人员快速掌握具体的实现步骤和技巧，提高工作效率。 其他说明：文中提供的代码片段可以直接应用于实际项目中，但需要注意根据实际情况调整相关参数。同时，在调试过程中可能会遇到一些问题，如通讯不稳定或数据异常等，此时可以根据文中提到的经验进行排查和解决。
铜陵区县边界，矢量边界，shp格式
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矢量边界，行政区域边界，精确到区县，可直接导入arcgis使用
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05-03
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05-03
本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET（蒸散发）趋势，重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall（MK）检验，为评估长期趋势提供了稳健的框架，同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果： 1.ET趋势可视化：研究利用ET数据，通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验：应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现，标明ET变化的显著性，帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果：通过重分类处理，将区域根据ET变化的显著性进行分类，从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出：最终结果以栅格图和png图的形式呈现，支持各种应用，包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析，这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造： data文件夹：原始数据，支持分析的基础数据（MOD16A2H ET数据 宁夏部分）。 results文件夹：分析结果与可视化，展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py：主分析脚本，适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb：Jupyter Notebook，复现可视化地图。
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