可微分学习的自适配归一化及BN的思考

最新推荐文章于 2025-05-09 23:06:24 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-09 23:06:24 发布 · 280 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入探讨了可微分学习中的自适配归一化(BN)技术，分析其在GAN等生成模型及物体分割任务中的作用。特别关注BN在小batchsize下对模型性能的影响。
pandamax
关注
【图像超分】论文复现：CVPR 2024 | 轻量化超分 | 窗口注意力改进 | CAMixerSR的Pytorch源码复现，跑通源码，获得指标和超分结果，计算复杂度，架构梳理拆解，逐行注释！
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
09-29 158
本文介绍了超分辨率重建方法CAMixerSR的代码实现与运行指南。文章亮点包括：完整跑通源码获取PSNR/SSIM指标和可视化结果；详细解析模型架构与关键代码注释，帮助快速复现基线模型。实验部分提供了测试配置文件和训练设置说明，支持2K/4K/8K大图像超分和x2/x4轻量化超分。环境依赖PyTorch和BasicSR框架，数据集包含DIV2K等常用基准。测试结果与论文指标一致，可视化输出保存至指定目录。训练配置可自定义数据集路径、GPU数量等参数。该实现突出了CAMixerSR在降低W-MSA复杂度方面的
时间序列的归一化方法
weixin_30783913的博客
03-30 3377
在机器学习、模式识别的模型训练之前，通常需要对数据进行预处理工作，在哪种情况下选用哪种预处理方法，仍然是很多工作人员比较头疼的事情。本人前面的两篇博客总结了一些比较常用的数据归一化方法： 数据预处理之归一化 再谈机器学习中的归一化方法 这两篇博客介绍的都是针对非时间序列的数据进行的一些常规操作。由于时间序列的特殊性(1、相邻序列之间的模式相关性，2、在时间维度上数据是不断产生...
深度剖析 | SN 可微分学习的自适配归一化 (Switchable Normalization)
Snoopy_Dream
07-12 6411
补充：NIPS 2018 | MIT新研究参透批归一化原理 根据最新的研究，BN层的成功和协方差什么的没有关联！证明这种层输入分布稳定性与 BatchNorm 的成功几乎没有关系。相反，我们发现 BatchNorm 会对训练过程产生更重要的影响：它使优化解空间更加平滑了。这种平滑使梯度更具可预测性和稳定性，从而使训练过程更快。 而且BatchNorm 并不是最好（唯一）的平滑解空间的方法，有时...
DIFFERENTIABLE LEARNING-TO-NORMALIZE VIA SWITCHABLE NORMALIZATION（SN 可微分学习的自适配归一化）
qq_33266320的博客
10-28 1102
DIFFERENTIABLE LEARNING-TO-NORMALIZE VIA SWITCHABLE NORMALIZATION（SN 可微分学习的自适配归一化） 可交换的归一化方法 这是根据不同作者写的以及我个人的理解做出的总结，只是方便我个人下次阅读，如有侵权，请联系我删除。   论文参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/39296570 论文参考：htt...
深度模型的可微分性：泛函分析视角
xw555666的博客
03-30 1875
可微分性在此过程中至关重要，因为它使得我们能够计算出损失函数关于模型参数的梯度，而梯度下降等优化算法正是基于此梯度信息来更新模型参数。在深度学习中，通过反向传播技术，我们可以在多层神经网络中应用变分原理的思路，逐层计算梯度并更新参数，从而实现模型的训练优化。因此，可以说可微分性和变分原理共同构成了深度学习理论和实践的重要支柱。
1.5 权值初始化和BN
u013817537的博客
05-07 692
在BN出现之前，权值初始化决定了神经网络的初始优化位置，如图6。 正向传播时，神经元的输出会被作为激活函数的输入来进行激活判断。如果神经元的输出不合适，则难以优化（恒为0或1），神经元的输出应当控制在均值为0，方差为1的范围内比较合适。 为了使神经元输出控制在这个范围内，如此处神经元输出范围为N~（0，1）正态分布，该神经元的输入有n个神经元，则权重矩阵元素初始化就应当为N~（0，1/n），如式5。在反向传播时，由于梯度的连乘效应（梯度=激活层1斜率*权重1*激活层2斜率*权重。。），权值的过大或过小会
深度学习基础--不同网络种类--可微分编程；Differentiable Programming
wydbyxr的博客
11-11 3358
可微分编程；Differentiable Programming   lecun说"深度学习已死，可微分编程万岁！",即深度学习这个词已死，该有新的名词可微分编程来替代它了。   深度学习的本质是可微分编程，那么，就把神经网络当函数用吧！   一个程序本身当成一个神经网络，然后自己调节参数。实现真正的可微分编程需要的就是自动化调参，于是乎，贝叶斯方法开始大量用于深度学习。 传统编程方法与可微分编程...
BN LN IN GN归一化操作的差异性
qq_28013751的博客
09-12 364
论文基础： 1.简述 1.1 论文链接 (1)、Batch Normalization 2015 https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf (2)、Layer Normalizaiton 2016 https://arxiv.org/pdf/1607.06450v1.pdf (3)、Instance Normalization 2017 https:...
python 归一化总结：BatchNormalization、LayerNormalization、InstanceNorm、GroupNorm、SwitchableNorm
weixin_43905052的博客
03-09 5468
本文总结python常见的归一化方法，解决如何理解和代码实现的问题 1、如何理解各种Normalization 1.1 相关论文
Copilot与深度学习：PyTorch_TensorFlow AI辅助
AI天才研究院
05-09 1202
随着深度学习框架的复杂性日益增长，PyTorch的动态图灵活性与TensorFlow的静态图优化能力成为开发者的核心选择。GitHub Copilot作为基于GPT的代码生成工具，通过上下文理解实现智能化代码补全，显著降低重复编码成本。本文聚焦Copilot在两大框架中的深度集成，覆盖从基础语法补全到复杂模型架构生成的全场景，帮助开发者掌握高效开发范式。
深度学习中的算子
xw555666的博客
04-04 3854
在深度学习中，层是模型的构建单元，它们通过各自定义的算子作用于函数空间，将输入数据映射到越来越抽象的特征表示，直至输出层给出最终的预测结果。模型由一系列算子的组合构成，模型的整体特点和其中的构成算子有关，模型的训练也和其中的算子有关。因此有必要仔细观察并讨论一下算子。
5_深度学习_微分
Supre_yuan的博客
10-02 298
在微分学最重要的应用是优化问题，即考虑如何把事情做到最好。 在深度学习中，我们“训练”模型，不断更新它们，使它们在看到越来越多的数据时变得越来越好。通常情况下，变得更好意味着最小化一个损失函数，即一个衡量“我们的模型有多糟糕”这个问题的分数。 最终，我们真正关系的是生成一个能够在我们从未见过的数据上表现良好的模型。但我们只能将模型与我们实际能看到的数据相拟合。因此，我们可以将拟合模型的任务分解为两个关键问题： 优化：用模型拟合观测数据的过程。 泛化：数学原理和实践者的智慧，能够指导我们生成出有效性超出用于
TensorFlow2实现空间自适应归一化（Spatial Adaptive Normalization, SPADE）
盼小辉丶的博客
07-14 6450
GauGAN的主要创新是用于分割图的层归一化方法，称为空间自适应归一化（Spatial Adaptive Normalization, SPADE）。自此，GAN归一化家族中又添加了一个新秀归一化技术。
STM32H7 HAF库USB驱动广和通L716模块（USB接口）接上篇
12-12
STM32H7 HAF库USB驱动广和通L716模块（USB接口 cdc）
（79页PPT）新型某省市综合解决方案.pptx
12-12
（79页PPT）新型某省市综合解决方案.pptx
集成电路设计概述.ppt
12-12
集成电路设计概述.ppt
基于改进YOLOv8的动画标识检测系统源码分享_一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70全套改进创新点发刊_Web前端展示_项目极简说明本项目是一个专注于动画标识检测.zip
12-12
基于改进YOLOv8的动画标识检测系统源码分享_一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70全套改进创新点发刊_Web前端展示_项目极简说明本项目是一个专注于动画标识检测.zip
个人健康管理系统app_个人健康管理系统app论文.doc
12-12
文档 方便学习使用
基于深度学习分类的时相关MIMO信道的递归CSI量化（Matlab代码实现）
最新发布
12-12
基于深度学习分类的时相关MIMO信道的递归CSI量化（Matlab代码实现）内容概要：本文档聚焦于“基于深度学习分类的时相关MIMO信道的递归CSI量化”技术研究，并提供了相应的Matlab代码实现。该技术旨在通过深度学习方法对多输入多输出（MIMO）系统中的信道状态信息（CSI）进行高效量化，尤其针对具有时间相关性的信道环境，采用递归方式提升量化精度与反馈效率，从而优化无线通信系统的性能。文档还列举了多个相关的科研方向与Matlab/Simulink仿真案例，涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、通信技术、信号处理、电力系统等多个领域，展示了一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备一定通信理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事无线通信系统设计的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究MIMO系统中信道状态信息的高效反馈机制；②探索深度学习在时变信道建模与量化中的应用；③通过Matlab仿真验证递归CSI量化算法的性能，推动5G/6G通信系统关键技术的发展； 阅读建议：建议读者结合文档中提供的网盘资源下载完整代码与数据集，重点学习深度学习模型构建与递归量化流程，并参考同类研究案例进行对比实验与算法优化。
PennyLane：量子机器学习与自动微分优化库
它的主要作用是在量子计算的环境中支持机器学习任务，通过提供自动微分机制来实现优化算法，同时它也支持混合量子经典计算模式，即利用量子计算机和经典计算机的各自优势进行互补计算。 描述中提到"PennyLane是一个...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值