Batch Normalization（BN）超详细解析

最新推荐文章于 2024-06-17 18:17:07 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 人工智能
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Batch Normalization原理与代码实例讲解
AI天才研究院
09-29 1165
Batch Normalization原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来
Batch Normalization
AI天才研究院
08-15 991
1. 背景介绍 1.1 深度学习的挑战 深度学习近年来取得了巨大的成功，但训练深度神经网络仍然面临着一些挑战： 梯度消失/爆炸: 深层网络中，梯度在反向传播过程中可能会消失或爆炸，导致训练困难。 内部协变量偏
BN算法（Batch Normalization）
山上有只羊M
05-02 1549
原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 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...
BN算法
郭云飞的专栏
10-31 1万+
2015年的论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》阐述了BN算法，这个算法目前已经被大量应用，很多论文都会引用这个算法，进行网络训练，可见其强大之处非同一般。 在深度学习中，随机梯度下降已经成为主要的训练方法。尽管随机梯度下降法对于训练深度网络
学习bn算法
weixin_34247155的博客
02-20 121
好处: 1.归一化后有什么好处呢？原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低； 2.另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度，这也正是为什么我们需要对数据都要做一个归一化预处理的原因。 原因: 我们把网络中间层在训练过...
深度学习（二十九）Batch Normalization 学习笔记
热门推荐
hjimce的专栏
03-12 28万+
近年来深度学习捷报连连，声名鹊起，随机梯度下架成了训练深度网络的主流方法。尽管随机梯度下降法，将对于训练深度网络，简单高效，但是它有个毛病，就是需要我们人为的去选择参数，比如学习率、参数初始化等，这些参数的选择对我们的训练至关重要，以至于我们很多时间都浪费在这些的调参上。那么学完这篇文献之后，你可以不需要那么刻意的去调整学习率这些参数。就像什么激活函数层、卷积层、全连接层一样，
BN算法（Batch Normalization）的原理和作用
我是天才很好
04-16 1万+
文章目录一、BN算法概念二、Covariate Shift问题三、BN算法产生的背景四、BN算法的实现和优点4.1 BN算法的实现4.2 BN算法在网络中的作用五、参考文献 一、BN算法概念 传统的神经网络，只是在将样本x输入到输入层之前对x进行标准化处理，以降低样本间的差异性。BN是在此基础上，不仅仅只对输入层的输入数据x进行标准化，还对每个隐藏层的输入进行标准化。 （那为什么需要对每个隐藏层...
BatchNormalization和Layer Normalization解析
qq_56047026的博客
06-17 1337
是google团队2015年提出的，能够加速网络的收敛并提升准确率1.Batch Normalization原理图像预处理过程中通常会，如下图所示，对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵，但对于Conv2而言输入的feature map就不一定满足某一分布规律了（而我们BN的目的就是使feature map满足均值为0，方差为1的分布规律。对于一个拥有d维的输入x，我们将对它的每一个维度进行标准化处理。
【标准化方法】(1) Batch Normalization 原理解析、代码复现，附Pytorch完整代码
博观而约取，厚积而薄发
05-08 3306
神经网络层数的增加会增加模型计算负担，同时也会导致模型变得难以训练。随着网络层数的增加，数据的分布方式也会随着层与层之间的变化而变化，这种现象被称为内部协变量偏移 ICS。通常解决 ICS 问题的方法是使用较小的学习率，后来为更好的解决该问题，Sergey等提出批处理标准化算法（Batch Normalization）
Batch Normalization详解
mike112223的博客
08-12 1771
这几天重新看了BN，完成了翻译，也仔细的对里面一些自己感到疑惑的点，进行了查阅和思考，其中有一些个人见解，欢迎大家来讨论。 本文分两个部分，第一部分对BN进行一些基本讲解，第二部分讲其他的一些Normalization方法。 BN 1 问题 首先我们要明白BN想要解决的问题是什么，参考原文我们发现，随着网络越来越深，训练深度网络变得很困难，收敛速度很慢。 1.1 原因 原文告诉我们是因为 Inte...
机器学习: 神经网络中的Batch Normalization(BN)算法
JacksonKim的博客
05-12 3669
aa
神经网络中的常用算法-BN算法
kupePoem的专栏
10-16 2317
但是当一张图片输入到神经网络经过卷积计算之后，这个分布就不会满足刚才经过image normalization操作之后的分布了，可能适应了新的数据分布规律，这个时候将数据接入激活函数中，很可能一些新的数据会落入激活函数的饱和区，导致神经网络训练的梯度消失，如下图所示当feature map的数据为10的时候，就会落入饱和区，影响网络的训练效果。另一方面使得每一层可以尽量面对同一特征分布的输入值，减少了变化带来的不确定性，也降低了对后层网络的影响，各层网络变得相对独立，缓解了训练中的梯度消失问题。
详解BN（Batch Normalization）算法
zhe_csdn的博客
03-04 527
https://blog.csdn.net/lx10271129/article/details/78984623
BN算法 批量归一化算法
promisejia
03-25 813
1. BN算法的过程 2015年的论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 思想：给每层神经网络的输出做一个归一化，归一化过程的参数由网络训练产生。 2. BN算法的好处 可以增加训练速度，防止过拟合：如果没有归一化，每一层训练后的数据分布都不...
TF之BN：BN算法对多层中的每层神经网络加快学习QuadraticFunction_InputData+Histogram+BN的Error_curve
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-31 1万+
TF之BN：BN算法对多层中的每层神经网络加快学习QuadraticFunction_InputData+Histogram+BN的Error_curve 目录 输出结果 代码设计 输出结果 代码设计 # 23 Batch Normalization importnumpy as np importtensorflow as tf importma...
炼丹神trick，nb的BN算法总结
weixin_44378835的博客
02-18 1459
BN算法的效果只是一个偶然？
深度学习（六）——BN算法（Batch Normalization）的原理和作用
qq_37100442的博客
08-17 4万+
     基础知识掌握情况决定研究的高度，我们刚开始接触深度学习时，一般都是看到别人的概括，这个方法很好能让我们快速上手，但是也有一个很大的缺点， 知识理解的不透彻，导致我们对算法优化时一头雾水。我也是抱着知识总结的思想开始自己的深度学习知识精髓的探索，也希望能从中帮助到更多人。文章中间存在表述不清的地方希望各位研友（研究深度学习的朋友）提出，我会努力完善自己的文章。      一、BN算法产生...
算法面试BatchNormalization批标准化(2) BN的具体操作与计算
weixin_44625028的博客
02-08 942
批标准化的计算过程与作用机制
BN
s1162276945的博客
03-16 734
（批）规范化BatchNormalization 【Tips】BN层的作用 （1）加速收敛 （2）控制过拟合，可以少用或不用Dropout和正则 （3）降低网络对初始化权重不敏感 （4）允许使用较大的学习率...
batch normalization和global avergae pooling和dense 在cnn网络中分别是什么
最新发布
03-25
### Batch Normalization 的作用 Batch Normalization (BN) 是一种用于加速深度神经网络训练的技术。它的主要目的是通过减少内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），使得每一层的输入分布更加稳定，从而提升模型的学习效率和稳定性[^1]。具体来说： - **减少训练时间**：BN 减少了每一批次数据分布的变化，降低了网络对不同批次数据分布的适应需求，进而加快了训练速度[^3]。 - **增强模型鲁棒性**：通过对激活函数前的线性变换进行标准化，BN 提高了模型的泛化能力和稳定性。 此外，BN 对于多种类型的激活函数（如 sigmoid 和 ReLU）都能起到显著效果。 --- ### Global Average Pooling 的作用 Global Average Pooling (GAP) 是一种替代全连接层的方法，在卷积神经网络中被广泛采用。相比于传统的密集层（Dense Layer），GAP 主要具有以下几个优点： - **减小模型尺寸**：由于 GAP 不依赖额外的可学习参数，而是直接利用特征图的空间平均值作为输出，因此能够大幅降低模型复杂度和存储开销[^2]。 - **防止过拟合**：相比容易引起过拟合的传统全连接结构，GAP 更倾向于提取全局语义信息而非局部细节，有助于改善模型的泛化性能。 在实际应用中，GAP 能够有效地将空间维度压缩成单一数值向量，便于后续分类或其他任务操作。 --- ### Dense 层的作用 Dense 层也被称为全连接层（Fully Connected Layer, FC）。它是传统多层感知机的核心组成部分之一，在 CNN 中通常位于最后几层位置执行最终决策功能。以下是 dense 层的主要特点及其意义所在： - **映射到目标类别**：dense 层负责接收来自前面卷积或池化阶段产生的高级抽象特征表示，并将其转换为目标标签对应的概率分布形式以便完成预测工作。 下面给出一段简单的实现代码展示如何构建包含这些组件在内的典型 CNN 架构： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models model = models.Sequential() # 添加卷积层与最大池化层... model.add(layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) # 应用 batch normalization ... model.add(layers.BatchNormalization()) # 使用 global average pooling 替代 flatten+dense 组合 model.add(layers.GlobalAveragePooling2D()) # 输出层 - 密集层设置为 softmax 分类器 model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) ``` 上述例子展示了如何组合使用 Convolutional Layers、Max-Pooling、BatchNorm、以及 GAP 加上 Dense 来搭建完整的图像识别系统框架。 --- ### 总结 综上所述，Batch Normalization 可以帮助缓解梯度消失/爆炸现象并促进更快收敛；而 Global Average Pooling 则提供了一种轻量化且高效的方式来取代常规 Fully Connected 结构；至于 Dense 层则是整个流程中的关键环节用来做最后一公里的数据解析与判断逻辑封装。
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