Batch Normalization & Weight Initialization.

最新推荐文章于 2025-04-06 09:03:41 发布
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分类专栏： 机器学习
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Batch Normalization

因为在深度神经网络中随着训练得进行，每一个隐层的参数不断的发生变化导致每一层的激活函数的输入发生改变，这与机器学习领域的假设：训练数据和测试数据的同分布是不符合的。所以会造成以下的问题：

  • (如果不scaling) 激活输入值分布的偏移，导致数据向线性函数的取值区间的上下线两端靠近，导致梯度消失/爆炸的问题，这就是问什么会训练速度降低的原因。（可以采用小的learning rate改善）

  • 如果不采用这种多层之间协调（学习均值和方差）更新的策略，而使用逐层的白化操作，即在每个梯度下降更新参数后重新标准化，那么一层中参数的变化会造成其他参数层的剧烈变化，那么学习算法会反复改变均值和方差（w发生了变化），然后再用标准化反复抵消这种变化，导致训练速度降低甚至无法收敛。

    这里写图片描述
    而BN算法就是（通过学习参数）将数据强行拉到均值为0，方差为1的比较标准的正态分布。但是这样子导致的问题是：只利用到了线性区域而导致深层无意义，使得模型的表达能力下降。为了保证非线性的获得，用y = scale*x + shift,将数据移动或者伸缩。
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优势

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Weight Initialization

https://www.leiphone.com/news/201703/3qMp45aQtbxTdzmK.html

Weight Initialization in Neural Networks: A Journey From the Basics to Kaiming
weixin_41697507的博客
04-18 358
我想邀请您加入我的探索，通过不同的方法初始化神经网络中的图层权重。 通过各种简短的实验和思想练习，我们将逐步发现为什么在训练深度神经网络时足够的重量初始化非常重要。 在此过程中，我们将介绍研究人员多年来提出的各种方法，并最终深入研究最适合您最有可能使用的当代网络架构的方法。 接下来的例子来自我自己重新实现的一套笔记本，Jeremy Howard在最新版本的fast.ai的深度学习第二部分课程中介绍...
CS231n笔记4-Data Preprocessing, Weights Initialization与Batch Normalization
u012767526的专栏
05-14 6346
Data Preprocessing, Weights Initialization与Batch NormalizationData Preprocessing Weights Initialization与Batch Normalization 数据预处理Data Preprocessing 权重初始化Weights Initialization 让权重初始化为0 0方差1e-2标准差 0方差1标
进一步聊聊weight initialization
weixin_34248258的博客
12-22 229
深度学习模型训练的过程本质是对weight（即参数W）进行更新，这需要每个参数有相应的初始值。 有人可能会说：“参数初始化有什么难点？直接将所有weight初始化为0或者初始化为随机数！” 对一些简单的机器学习模型，或当optimization function是convex function时，这些简单的方法确实有效。 然而对于深度学习而言，非线性函数被疯狂叠加，这便是一个非凸函数，如何选择参数...
【漫话机器学习系列】185.神经网络参数的标准初始化（Normalized Initialization of Neural Network Parameters）
最新发布
IT古董
04-06 1082
在深度学习中，神经网络的权重初始化对训练效果和收敛速度有着至关重要的影响。如果初始化不当，可能会导致梯度消失或梯度爆炸问题，使得网络难以训练。因此，研究合适的初始化方法是深度学习中的一个重要课题。本文将介绍 神经网络参数的标准初始化（Normalized Initialization of Neural Network Parameters），并解析其数学公式与实际应用。
weight initialization
yanshuai_tek的博客
07-08 379
https://www.leiphone.com/news/201703/3qMp45aQtbxTdzmK.html http://zozoz.github.io/2017/03/18/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%9D%83%E9%87%8D%E5%88%9D%E5%A7%8B%E5%8C%96/
[深度学习论文笔记][Weight Initialization] Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducin
Hao_Zhang_Vision的博客
09-20 1357
Ioffe, Sergey, and Christian Szegedy. “Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift.” arXiv preprint arXiv:1502.03167 (2015). [Citations: 532]. 1 M
DL 中的weight initialization
Do not mess it up
10-03 401
1. 不能全部初始化为0，这样所有的神经元数据更新都是一样的 2. 那初始化为Small random numbers呢？比如 当网络变深后也会有问题，如果初始的时候W都很小，那么随着深度的增大，每层的layer的output会越来越小， 而因为前向传播是np.sum(W*X)，对权重W的导数X*dW有X这一乘积项，因为X很小，这就导致W的权重更新慢（梯度弥散）， 而如果把
详说Normalization(Batch Normalization,Layer Normalization,Instance Normalization,Group Normalization)
生命在于折腾！
08-27 2626
详说各种 Normalization Batch Normalization 是 Sergey 等人于2015年在 Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 中提出的一种归一化方法。 在开始讨论之前， 我们需要先探讨一个问题， 对于深度神经网络而言， 什么...
Batch Normalization和Dropout
iwill323的博客
09-16 1156
CS231n代码-- Batch Normalization和Dropout
【Pytorch教程】：批标准化 (Batch Normalization)
nanke_4869的博客
02-03 5492
Pytorch教程目录 Torch and Numpy 变量 (Variable) 激励函数 关系拟合（回归） 区分类型 (分类) 快速搭建法 批训练 加速神经网络训练 Optimizer优化器 卷积神经网络 CNN 卷积神经网络（RNN、LSTM） RNN 循环神经网络 (分类) RNN 循环神经网络 (回归) 自编码 (Autoencoder) DQN 强化学习 生成对抗网络 (GAN) 为什么 Torch 是动态的 GPU 加速运算 过拟合 (Overfitting) 批标准化 (Batch Norm
【文章阅读】BN(2015)理解Batch Normalization批标准化
wxmcp3的博客
07-19 909
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift Brief 该论文是关于 BN， 引用量300+ 论文链接paper Pieter Abbeel Sergey Levine 作者依然是两位大佬
BN（Batch Normalization）
12-27
### Batch Normalization in Neural Networks Explained #### Definition and Purpose Batch normalization is a method utilized during the training of ... tf.keras.layers.BatchNormalization(), ... ]) ```
network中的weight initialization
Deep Learning and NLP Farm
12-14 675
因为自建的网络很深导致网络不能很好的训练，于是寻找解决方法， （１）好的初始参数 在ReLU activation function中推荐使用Xavier Initialization的变种，暂且称之为He Initialization（２）batch normalization博文还没有完善，等我有空 https://www.leiphone.com/news/201703/3qMp45aQ
浅谈深度学习初始化参数（weight initialization）
ZHE
11-01 6197
文章目录初始化为0的可行性？随机初始化Xavier initializationHe initializationBatch Normalization Layer参考资料 深度学习模型训练过程的本质是对weight进行更新，这需要每个参数有相应的初始值。有人可能会说：“参数初始化有什么难点？直接将所有weight初始化为0或者初始化为随机数！” 对一些简单的机器学习模型，或当optimizat...
UFLDL initialize_weights.m
Zhaohui1995_Yang的专栏
08-08 863
终于知道Xavier初始化是什么东西了。。。 Glorot X, Bengio Y. Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks[C]//Aistats. 2010, 9: 249-256.其实就是按照均值为0，随机方差为 6√(prevsize+cursize)√ \sqrt6 \over \
参数初始化Weight Initialization
LK007CX的博客
11-29 372
参数初始化Weight Initialization 全零初始化：无法进行模型训练 随机初始化：使用小的随机数（高斯分布，零均值，1e-2标准差）初始化 小网络可以，对于深度网络有问题。网络输出数据分布的方差会随着神经元的个数而改变。 Xavier初始化 为保证前向传播和反向传播时每一层的方差一致。根据每层的输入个数和输出个数来决定参数随机初始化的分布范围。 高斯分布的权重初始化为：高斯分布的随机数乘上 2nin+nout\frac{\sqrt{2}}{\sqrt{n_{in}+n_{out}}}nin
[深度学习论文笔记][Weight Initialization] 参数初始化部分论文导读
Hao_Zhang_Vision的博客
09-22 1854
Training a CNN is hard because • Large number of parameters requires heavy computation. • The learning objective is non-convex, and has many poor local minima. • Deep network has vanishing/explodin
[深度学习论文笔记][Weight Initialization] Random walk initialization for training very deep feedforward netw
Hao_Zhang_Vision的博客
09-20 1209
Sussillo, David, and L. F. Abbott. “Random walk initialization for training very deep feedforward networks.” arXiv preprint arXiv:1412.6558 (2014). [Citations: 3]. 1.3.1 Motivation [Motivation]
谷歌工程师：聊一聊深度学习的weight initialization
人工智能爱好者俱乐部
01-20 489
TLDR (or the take-away)Weight Initialization matters!!! 深度学习中的weight initialization对模型收敛速度和模型质量有重要影响!在ReLU activation function中推荐使用Xavier Initialization的变种，暂且称之为He Initialization：使用Batch Normalization
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