批量归一化BatchNorm

最新推荐文章于 2025-05-31 23:14:33 发布
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分类专栏： 计算机视觉
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为什么使用归一化

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对一sigmoid的函数来说，处在边角位置的点更新慢，并且离散度高不利于聚合。

Nomalization将输入的值控制在有效的范围之内。得到以0为均值，1为方差的值。
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不进行归一化的化，loss函数求解梯度左图较比之右图更加的曲折。

pytorch实现归一化

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不同Norm选取方式

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蓝色为一次选取的一个Norm。

BN

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对于三个通道作为BN，z为BN公式
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pytorch实现

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2d的BN大小为16

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在测试的时候，μ，σ为全局的而非batch的；又由于有没有后向传播，所以没有β，γ的更新

使用BN对比

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优势

  • 收敛速度加快
  • 更得到更好的解
  • 主要的优势是更加的稳定
【AI面试】BN（Batch Norm）批量归一化
钱多多先森
04-02 866
BN相关问题汇总，解决了什么问题？公式是什么？训练阶段和推理阶段，有什么不同？面试拿捏了
深度学习（10）：Batch Norm Batch归一化
awake020
04-19 473
在之前的学习中，我们知道对于训练集X进行归一化有利于我们把代价函数从扁平拉圆，便于我们训练。 那我们想一下，如果对每层神经网络的输出，我都搞一个归一化，是不是会提升我们的学习效果呢？ Batch Norm技术就出现了 实现方式 对于之前的每个神经元，我们计算z=wTa_pre, a=g(z)。在Batch Norm中，对于每一层神经元： z=wTa_pre     (没有b的原因是反正都要归一化...
Batch Normalization 批归一化 每个mini-batch进行归一化操作 显著提高深度神经网络的训练速度和性能
万有文的博客
05-15 1217
Batch Normalization是在每个mini-batch进行归一化操作，并将归一化操作作为模型体系结构的一部分，使用BN可以获得如下的好处，Batch Normalization（BN）是深度学习中的一个重要技术，特别在训练深度神经网络时，它带来了很多好处。可以使用更大的学习率，训练过程更加稳定，极大提高了训练速度。通过归一化操作，Batch Normalization将每个神经元的激活值限制在一个合理的范围内，使得梯度在反向传播时更加稳定，因此可以使用更大的学习率来加速训练过程。
批量归一化（BATCH NORM）
2202_75851137的博客
05-28 2353
批量归一化的理解
归一化技术：从BatchNorm到RMSNorm——深度学习的稳定之锚
最新发布
qq_43664407的博客
05-31 933
​归一化技术已从辅助优化手段演变为深度学习的​​架构支柱​。
批归一化 BatchNorm
windmyself的专栏
09-24 306
数据的分布不稳定（不平均）会导致模型不收敛（特别是在数据不均匀时还用大的学习率），所以才会在制作数据集或者对数据集进行预处理时，调整数据分布，使数据分布均匀（比如：正负样本是均匀的，别存在数据集中百分之90都是正样本这种情况）。 标准化也可以应用在中间层中，也就是对feature map做处理，好处见第二个图。 下图为图二： 上图中个Xi冒后面的式子中加了个一颗丝绒（一个极小值，哈哈哈没打出来）的原因是，避免分母为零。 上图问题的结果是a1和...
深度学习笔记（二十三）Batch Norm归一化
我的技术栈碎碎念空间
01-28 553
一、Batch Norm归一化激活函数 首先回顾一下归一化输入是怎样的？ μ=1m∑i=1x(i)\mu=\frac{1}{m}\sum_{i=1} x^{(i)}μ=m1​i=1∑​x(i) x=x−μx=x-\mux=x−μ σ2=1m∑i=1x2\sigma^2=\frac{1}{m}\sum_{i=1} x^2σ2=m1​i=1∑​x2 x/=σx/=\sigmax/=σ 现在考虑归一化激活函数，通常做法是归一化计算得到的z(i)z^{(i)}z(i)而不是a(i)a^{(i)}a(i)。 μ=1
Batch Norm简明图解【批归一化】
新缸中之脑
11-28 7497
Batch Norm（批归一化） 是现代深度学习实践者工具包的重要组成部分。在批归一化论文中引入它后不久，它就被认为在创建可以更快训练的更深层次神经网络方面具有变革性。Batch Norm 是一种神经网络层，现在在许多架构中普遍使用。它通常作为线性或卷积块的一部分添加，并有助于在训练期间稳定网络。在本文中，我们将探讨什么是 Batch Norm、为什么需要它以及它是如何工作的。但在我们讨论批归一化本身之前，让我们先了解一些有关归一化的背景知识。
Python-PyTorch批量归一化BatchNorm
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
02-28 955
目录 零、学习动机 一、学习资料 二、BN基础 BN动机 原理讲解 对全连接层做批量归一化 ​ 对卷积层做批量归一化 ​ 预测时的批量归一化 三、实现 从零开始实现 python实现 pytorch实现 使用批量归一化层的LeNet（2层卷积+3层全连接） python使用 pytorch使用 LeNet简洁实现和使用（使用内置BatchNorm） python调用 pytorch调用 内置BatchNorm使用总结(!!!) 训练和测试使用 BatchNor.
pytorch中批量归一化BatchNorm1d和BatchNorm2d函数
qq_24503095的博客
12-24 2万+
class torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True) [source] 对小批量(mini-batch)的2d或3d输入进行批标准化(Batch Normalization)操作 在每一个小批量（mini-batch）数据中，计算输入各个维度的均值和标准差。gamma与beta是可学习的大小...
batch normalization(批量归一化)
sujixian1995的博客
09-23 908
批量归一化 训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。 批量归一化（batch normalization）这是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度。 批量归一化使得我们能够训练 100 层以上的网络。 1 训练深层网络 首先，数据预处理的方式通常会对最终结果产生巨大影响。使用真实数据时，我们的 第一步是标准化输入特征，使其平均值为0，方差为1。这种标准化可以很好地与我们的优化器配合使用，因为它可以将参数的量级进行统一。 第二，对于典型的多层感知机或卷积神经网络.
pytorch方法测试详解——归一化(BatchNorm2d)
09-18
BatchNorm2d 是 PyTorch 中用于神经网络训练时进行批量归一化处理的一个模块。批量归一化是一种改善神经网络训练过程中的梯度流动和减少内部协变量偏移的技术，这有助于提高模型的收敛速度并降低对初始化的敏感度。...
批量归一化Batch Norm
m0_58285219的博客
10-20 370
对于第三层隐藏层来说，要不断地学习更新参数将作为输入的a1,a2,a3,a4映射到一个正确的y_hat,但是在网络学习中，前面的层的参数也在变化，导致第三层隐藏的输入的数据一直也在变化，这涉及到协变量问题，通过引入BN层，可减少这些隐藏单元值的分布的不稳定性，使数据分布一直保持相同的均值和方差，减少了后面层对前面层的依赖，允许网络每一层独立学习。添加了BN层的网络，每层要学习的参数变成了4个，卷积或全连接层的w和b，BN层的拉伸和偏移参数。批量规范化层和暂退层一样，在训练模式和预测模式下计算不同。
PyTorch学习之归一化层（BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm）
热门推荐
mingo_敏
12-18 11万+
BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异： BatchNorm：batch方向做归一化，算NHW的均值 LayerNorm：channel方向做归一化，算CHW的均值 InstanceNorm：一个channel内做归一化，算H*W的均值 GroupNorm：将channel方向分group，然后每个group内做归一化，算(C//G)HW的均值 ...
【深度学习】批归一化（Batch Normalization）
weixin_33918357的博客
02-19 1674
BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。 从字面意思看来Batch Normalization（简称BN）就是对每一批数据进行归一化，确实如此，对于训练中某一个batch的数据{x1,...
【大模型】归一化方法之Batch Norm, Layer Norm, RMS Norm
酒酿小圆子呀～
03-29 1917
Normalization在统计学中一般翻译为归一化，现在已经成了神经网络中不可缺少的一个重要模块了。还有类似的是Standardization，一般翻译成标准化。这两个概念有什么区别呢？归一化是将数据缩放到0-1之间标准化是将数据缩放到均值为0，方差为1的正态分布。有时候Normalization和Standardization会混淆，注意看清楚即可，不纠结细节。注意：我们下面讲到的Normalization归一化严格讲应该称为Standardization 标准化。
批归一化（Batch Normalization）
m0_62919535的博客
07-10 3284
Batch Normalization批量归一化方法可以加速神经网络的收敛，使训练过程中对学习率和参数初始化更加鲁棒，但它也有一些缺陷。bn算法仅在batch中包含样本数量足够多的时候才有效。对于循环神经网络（RNN）或序列数据（Sequence）性能较差。分布式运算也有影响。为了应对bn算法的缺陷，后续又提出了Layer Normalization:在每一个样本特征空间内的归一化。Instance Normalization:在每一个样本特征空间内逐通道的归一化。Group Normalization:
Batch Normalization：批量归一化详解
雷恩Layne
07-23 5535
文章目录为什么要使用BNBN的工作原理BN的优点PyTorch中使用BN层BN的弊端 为什么要使用BN 在深度学习中，层数很多，可能有几十层甚至上百层，每次训练激活的过程中，参数不断改变，导致后续每一层输入的分布也发生变化，而学习的过程就是要使每一层适应输入的分布，如果不做BN就会使模型学的很小心，也会使学习速率变慢，因此我们不得不降低学习率、小心地初始化。 那怎么才能让我们的模型学习的更高效呢？ 原有的方式可能是歪着学的，学的效果不是很好，如下图B所示，现在我们需要让它激活到一个更适合学习的位置上，那就需
批量归一化（BatchNorm）加速深度网络训练
皮皮鲁的AI星球
12-18 1130
微信公号：ilulaoshi / 原文发表在我的个人网站：https://lulaoshi.info/machine-learning/convolutional/batch-normalization.html 转载请引用我的个人网站链接，谢谢！ 深度神经网络很难训练。因为深度神经网络中网络层数太多，在训练过程中，模型参数的更新会引起靠近输出侧各层的输出结果发生剧烈的变化。Google 将这一现象总结为Internal Covariate Shift（ICS），具体而言，有如下表现： 靠近输出侧的各.
批量归一化层（BatchNorm）
03-26
好的，我需要回答用户关于批量归一化层（BatchNorm）的概念、用法和实现的问题。首先，我要确保理解用户的需求，他们可能想了解BatchNorm的基本原理，如何在深度学习框架中使用它，以及具体的实现细节。 首先，我...
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