nn.BatchNorm2d() 手推计算步骤

最新推荐文章于 2024-08-11 14:23:55 发布
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分类专栏： 学习笔记 文章标签： 深度学习 cnn 人工智能
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γ和β初始化时默认为1和0.输入必须是4维的张量x,而对四维张量进行归一化的步骤是: 对不同样本的同一个通道的所有像素进行求均值{\color{Red} \mu}. 最后得到的均值是一个(1,a,1,1) 的张量, a为通道数量.  即对于每一个通道,都能计算出一个均值.  然后再求方差\sigma^{2}, 最后进行变换y=\frac{x-\mu }{\sigma }得到输出.

首先执行一段代码:

然后推导计算过程:

 

计算结果与程序输出一致

 

【深度学习】torch.nn.BatchNorm2d
q742971636的博客
03-30 1710
官网链接：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.BatchNorm2d.html?highlight=batchnorm#torch.nn.BatchNorm2d BatchNorm2d作用：在一张特征图里，把数据重新拉到标准正太分布，让神经网络更好学习到东西，这意思有点像是正则化能力，也能起到防止过拟合的一些功能。 公式： CLASStorch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum
PyTorch学习笔记（1）nn.Sequential、nn.Conv2d、nn.BatchNorm2d、nn.ReLU和nn.MaxPool2d
weixin_42495721的博客
01-15 1万+
这里写目录标题一、nn.Sequential二、nn.Conv2d 一、nn.Sequential torch.nn.Sequential是一个Sequential容器，模块将按照构造函数中传递的顺序添加到模块中。另外，也可以传入一个有序模块。 为了更容易理解，官方给出了一些案例： # Sequential使用实例 model = nn.Sequential( nn.Conv2d(1,20,5), nn.ReLU(), nn.Conv2d(20,
如何进行 batch normalization 2d 的计算？
月下花弄影
02-14 5582
Batch Noramlization 基本算是深度学习的标准配置了。 原文链接 在看文章时，关于如何计算有一点疑惑。 虽然就是上面这个公式，但是这个均值和方差到底是啥，或许有人和我一样还是有一点疑惑。 准确来说，这个均值和方差的维度是什么？ 以二维batch Normalization 为例，结合 pytorch 程序，本文说一下相关内容。 pytorch的 Batch Normalizati...
torch.nn.BatchNorm2d()计算
cyj5201314的博客
11-17 1337
from torch.nn import MSELoss import torch class Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.convs = torch.nn.ModuleList([ torch.nn.BatchNorm2d(2, affine=True) ]) def forward(s
nn.BatchNorm2d——批量标准化操作解读
qq_50001789的博客
09-27 8849
nn.BatchNorm2d——批量标准化操作 torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None) 功能：对输入的四维数组进行批量标准化处理，具体计算公式如下： y=x−mean[x]Var[x]+eps∗gamma+beta y=\frac{x-mean[x]}{\sqrt{Var[x]+eps}}*gamma
BatchNorm的原理和计算实例
丑小鸭
11-20 5753
关于这个问题，其实很多同学都会有疑问，因为在论文中是一系列的公式展开，其实并不是很好理解。 关于BN 其实BN操作的目地是使一批feature map 进行归一化，避免数据过大而导致网络性能的不稳定。我记得网有一篇博文中对BN有较详细的介绍，大概意思就是，输入数据经过若干层的网络输出其实会让数据特征分布和初始分布不一致，降低模型的泛化性能，引入BN机制后，先将特征变为标准正态分布，然后再通过γ和β两个参数将标准正态分布适当拉回归一化前的分布，相当于在原分布和标准正态分布进行折中，以此增强模型的泛化性。
详细解读nn.BatchNorm2d——批量标准化操作
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北国觅梦
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参考链接：完全解读BatchNorm2d归一化算法原理_机器学习算法那些事的博客-优快云博客nn.BatchNorm2d——批量标准化操作解读_视觉萌新、的博客-优快云博客_batchnormal2d 写着一篇博客的目的是为了彻底弄清楚里面具体是怎么计算的，同时也是因为有了太多的博客并没有深入理解，所以特地写一篇博客记录一下。也为了防止后来者脑壳疼。 如果有用的话，请记得点赞+关注哦 一、参数解读 torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, mo
PyTorch库学习之nn.BatchNorm2d模块
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是 PyTorch 深度学习框架中的一个模块，用于对二维卷积层的输出进行批量归一化（Batch Normalization）。批量归一化是一种常用的正则化技术，可以加速训练过程，提高模型的泛化能力。它通过规范化层的输入来减少内部协变量偏移，即确保网络的每一层输入数据的分布保持相对稳定。
nn.BatchNorm2D() 详细解析
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nn.BatchNorm2D() 详细解析 paddle.nn.BatchNorm2D(num_features, momentum=0.9, epsilon=1e-05, weight_attr=None, bias_attr=None, data_format='NCHW', name=None): 目的 加速神经网络的收敛过程以及提高训练过程中的稳定性 应用场景 通常用于解决多层神经网络中间层的协方差偏移问题(用了准没错) 行为方式 使一批（Batch）feature map满足均值为0，方差为1的
Pytorch BN(BatchNormal)计算过程与源码分析和train与eval的区别
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机器学习中，进行模型训练之前，需对数据做归一化处理，使其分布一致。在深度神经网络训练过程中，通常一次训练是一个batch，而非全体数据。每个batch具有不同的分布产生了internalcovarivateshift问题——在训练过程中，数据分布会发生变化，对下一层网络的学习带来困难。BatchNormalization强行将数据拉回到均值为0，方差为1的正太分布上，一方面使得数据分布一致，另一方面避免梯度消失。...
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torch.nn>batchNorm2d：对输入batch进行batch normalize 以2 x 3 x 4 x 5输入为例，其中 2：batch中样本数量 3：每个样本通道数 4：每个样本行数 5：每个样本列数 第一个样本：3(通道) x 4(行) x 5(列) 141 138 143 144 145 138 135 ..
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https://blog.csdn.net/qq_39938666/article/details/84992336 nn.BatchNorm2d(out_channel), #BatchNorm2d最常用于卷积网络中(防止梯度消失或爆炸)，设置的参数就是卷积的输出通道数 ...
完全解读BatchNorm2d归一化算法原理
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最近小编在研究yolo3的算法源码，在调试过程中发现中间层的BatchNorm2d的结果竟然出现了Nan。第一次遇到这种情况，为了找出其中的原因，小编查阅了Pytorch官网关于Batc...
【深入理解Batch Normalization（3）】pytorch——nn.BatchNorm2d()函数
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https://blog.csdn.net/bigFatCat_Tom/article/details/91619977 https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/#normalization-layers-source https://blog.csdn.net/t20134297/article/details/104960101 基本原理 对小批量(mini-batch)3d数据组成的4d[batch
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BatchNorm2d()理解 基本原理 在卷积神经网络的卷积层之后总会添加BatchNorm2d进行数据的归一化处理，这使得数据在进行Relu之前不会因为数据过大而导致网络性能的不稳定，BatchNorm2d()函数数学原理如下： BatchNorm2d()内部的参数如下： 1.num_features：一般输入参数为batch_sizenum_featuresheight*width，即为其中特征的数量 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
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具体要学会哪些内容啊？啊🙀啊啊啊
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03-19
<think>嗯，用户之前问过关于如何准备实习的详细计划，现在又问具体要学会哪些内容，感觉有点焦虑，可能之前的计划虽然详细，但内容太多，用户不知道从哪里下手，或者对需要掌握的具体知识点还不够明确。用户用了很多感叹词，比如“啊🙀啊啊啊”，说明他现在可能压力很大，需要更清晰的指导。 首先，我需要确定用户的学习方向，是AI、数据科学还是其他领域。根据之前的回复，用户可能是在准备机器学习或数据科学的实习，所以应该围绕这些领域展开。用户需要的是一个结构化的知识体系，明确每个部分需要学什么，以及为什么学这些。 然后，拆解核心技能。比如编程基础，Python是必须的，但还要考虑库和工具，比如Pandas、NumPy、Scikit-learn。数学基础方面，线性代数、概率统计、微积分这些是机器学习的基础。机器学习本身包括算法、评估指标、项目实战。深度学习可能需要框架如PyTorch或TensorFlow，以及具体的模型结构。工程化能力比如Git、Docker、Flask这些工具和部署知识也很重要。 接下来，要考虑用户的学习路径，分阶段来，从基础到进阶，再到专项领域。比如3个月打基础，6个月深入，最后分CV或NLP方向。同时，用户可能还需要面试准备和实战技巧，比如刷题和项目经验。 用户可能还担心如何选择方向，比如CV还是NLP，或者如何处理学习中的困难，比如代码跑不通。需要在回答中给出明确的步骤和建议，比如测试两个方向的小项目，看哪个更有兴趣，或者遇到问题时的解决流程。 最后，资源推荐也很重要，提供权威的书籍、课程链接，以及实用的速查表，帮助用户快速查找资料。同时，鼓励用户行动，减少焦虑，强调实践的重要性。</think>不用慌！直接给你划出 **「AI/数据科学方向必须掌握的技能树」**，按优先级排序并标注企业级高频需求（附学习资源+避坑指南）👇 --- ### 🎯 **【核心四大模块】必须死磕的内容** #### 1️⃣ **编程基础（占20%权重）** - **Python硬核部分**： - 列表推导式/生成器表达式（处理大数据时省内存） - 装饰器（@staticmethod, @classmethod 在框架中常见） - 多进程处理（`multiprocessing`库加速数据预处理） ```python # 企业级高频代码：用Pool加速计算 from multiprocessing import Pool def process_data(chunk): return chunk**2 if __name__ == '__main__': with Pool(4) as p: results = p.map(process_data, [1,2,3,4]) ``` - **必学库**： - Pandas（掌握`groupby`/`pivot_table`/`merge`） - NumPy（广播机制+矩阵运算） - Matplotlib/Seaborn（特征分布可视化） #### 2️⃣ **数学基础（占15%权重）** - **线性代数**： - 奇异值分解（SVD在推荐系统中的应用） - 矩阵求导（推导神经网络梯度必备） $$ \frac{\partial}{\partial W} (XW - y)^T(XW - y) = 2X^T(XW - y) $$ - **概率统计**： - 贝叶斯定理（垃圾邮件分类核心） - 假设检验（AB测试评估指标显著性） #### 3️⃣ **机器学习（占35%权重）** - **算法深挖清单**： - 逻辑回归（搞懂sigmoid函数和交叉熵损失） - 随机森林（特征重要性计算原理） - XGBoost（手写目标函数二阶泰勒展开） - SVM（核技巧与对偶问题转化） - **企业级技能**： - 特征工程（分箱处理/时间序列特征构造） - 模型解释（SHAP值可视化） - 超参调优（Optuna框架实战） #### 4️⃣ **深度学习（占30%权重）** - **CV方向必学**： - CNN经典结构（ResNet的残差连接图示） ```python # PyTorch实现残差块 class ResidualBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, 3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, 3, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(in_channels) def forward(self, x): residual = x out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += residual # 残差连接 return F.relu(out) ``` - **NLP方向必学**： - Transformer架构（多头注意力计算过程） - BERT微调技巧（CLS向量用于分类任务） - 文本生成（Beam Search算法） --- ### 🚩 **【企业级能力附加项】** #### 🔧 工程化能力 - Git协作（解决冲突/rebase操作） - Docker部署（编写Dockerfile最佳实践） - REST API开发（FastAPI搭建预测接口） #### 📊 业务理解 - 指标设计（如何定义用户流失率） - AB测试（样本量计算工具：[Evan’s Awesome A/B Tools](https://www.evanmiller.org/ab-testing/)） - 因果推断（双重差分法DID实战） --- ### ⚠️ **「新手避坑指南」** 1. **不要死磕数学证明**：先会用再理解（如PCA先调sklearn的API，再研究特征值分解） 2. **警惕过时技术**： - 已淘汰：手动实现KNN（实际用faiss库加速） - 建议学：LangChain大模型应用开发 3. **项目误区**： - 差示例：只用MNIST数字识别（过于简单） - 好示例：COVID-CT图像分类（[Kaggle数据集](https://www.kaggle.com/datasets/plameneduardo/covidct)） --- ### 📚 **学习资源黄金组合** 1. **书籍**： - 《Hands-On Machine Learning》（[GitHub代码](https://github.com/ageron/handson-ml2)） - 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》（鱼书） 2. **课程**： - 李沐《动手学深度学习》（[B站视频](https://www.bilibili.com/video/BV1if4y1h7qw)） - 吴恩达《机器学习2022新版》（[Coursera链接](https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction)） 3. **工具速查**： - PyTorch张量操作速查表：[Cheat Sheet](https://pytorch.org/tutorials/beginner/ptcheat.html) - SQL必会50题：[LeetCode题库](https://leetcode.cn/problemset/sql/) --- ### 🚨 **紧急情况处理** 如果现在就要面试，优先掌握： 1. 用LightGBM完成一个完整项目（特征工程→调参→模型解释） 2. 手推逻辑回归梯度下降公式 3. 解释Transformer为什么比RNN好 **记住这个公式**：竞争力 = 算法理解深度 × 工程实现能力 × 业务敏感度 现在立刻打开PyCharm，从实现一个带残差连接的CNN开始！遇到报错时，把错误信息贴到[Python Error](https://stackoverflow.com/questions/tagged/python)标签下，你会发现90%的问题已有解决方案 💪
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