covariate shift和batch normalization问题

最新推荐文章于 2024-11-20 19:15:50 发布
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本文探讨了BatchNormalization与WeightNormalization在深度神经网络训练中的应用，旨在通过减少内部协变量偏移来提升训练速度与预测精度。文章提及了相关论文与书籍，深入分析了参数空间结构学习与高深度概率论在神经网络优化中的作用。

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1.1

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

1.1.1

论文Improving predictive inference under covariate shift by weighting the log-likelihood function 由于对hessian 矩阵非奇异不解，未完成。

 

2.1  WeightNormalization: ASimpleReparameterization toAccelerateTrainingofDeepNeuralNetworks

2.1.2Neural learning in structured parameter spaces

2.1.2.1 An Introduction to Multivariate Statistical Analysis (3ed)书

2.1.2.1.1 更高深度的概率论书籍

Batch Normalization和Internal Covariate Shift
Aliz_
08-09 506
其实一开始接触深度学习我没有看公开课的，所以看到这个名词我觉得实在是太恐怖了，就没看了。 后面看了CS231n，然后自己又在知乎这些平台查了查，查了查，开始慢慢看懂了。 本文参考： https://www.zhihu.com/question/38102762?utm_campaign=webshare&utm_source=weibo&utm_medium=zhi...
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
u013049912的博客
10-23 1332
训练深度神经网络很复杂，因为在训练过程中，随着前一层参数的变化，每层输入的分布也会发生变化。。批量归一化应用于最先进的图像分类模型，以减少 14 倍的训练步骤实现相同的精度，并大幅优于原始模型。使用批量归一化网络集合，我们改进了 ImageNet 分类的最佳已发表结果：达到 4.82% 的 top-5 测试误差，超过了人类评分者的准确性。
【机器学习】covariate shift现象的解释
热门推荐
xf__mao的博客
01-10 3万+
一、什么是covariate shift？ 在论文中经常碰到covariate shift这个词，网上相关的中文解释比较少 你可能会在介绍深度学习Batch Normalization方法的论文到中看到covariate shift这个词， 并且所有看过这篇论文的或者实际做过工程的人，都知道BN这种归一化手段很好用，可以避免covariate shift 那么covariate shift
Internal Covariate Shift以及Batch Normalization
dayuqi的专栏
12-20 1063
1 Internal Covariate Shift 意思个人的理解是在多层网络训练中,后面层次的神经网络接受到的节点受到前面层次的网络参数变化导致该层输入数据的分布发生了变化.泛指,在多层数据网络中各层之间参数变化引起的数据分布发生变化的现象. 2 其危害一是导致后层网络参数要适应分布的变化,导致实际上的学习率降低,危害二是容易陷入梯度饱和,后层参数更新慢.分布带来的改变是导致导数方向变化莫测...
Covariate Shift
lihe的博客
01-05 829
Covariate ShiftcicadaCV从业者31 人赞同了该文章此系列文章为笔者学习工作中的阶段性总结，难免有纰漏，如有不正之处，欢迎指正，大家共同成长。Covariate Shift现象在机器学习的工业界应用中经常遇到，这个概念实际上属于Dataset Shift的一种。Dataset Shift概念在ML项目中，我们一般将采集到的真实场景的数据分成训练集和测试集（或验证集），并假设训练集和测试集符合独立同分布，这样才能保证在训练集上表现良好的模型同样适用于测试集（真实场景）。但是当因为某些原因，
Covariate Shift(协变量偏移)
lihe的博客
03-26 9833
转载于https://zhuanlan.zhihu.com/p/205183444 此系列文章为笔者学习工作中的阶段性总结，难免有纰漏，如有不正之处，欢迎指正，大家共同成长。Covariate Shift现象在机器学习的工业界应用中经常遇到，这个概念实际上属于Dataset Shift的一种。Dataset Shift概念在ML项目中，我们一般将采集到的真实场景的数据分成训练集和测试集（或验证集），并假设训练集和测试集符合独立同分布，这样才能保证在训练集上表现良好的模型同样适用于测试集（真实场景）。但是当因
《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》论文导读
谷哥的小弟
09-09 1027
深度神经网络在训练过程中，由于前面层的参数变化，会导致后面层输入的分布发生变化，这种现象被称为“Internal Covariate Shift”（内部协变量偏移）。这种偏移会使得网络训练变得复杂，需要较低的学习率和谨慎的参数初始化，从而减慢了训练速度，并可能导致模型难以收敛。为了解决这个问题，作者提出了Batch Normalization方法。
Internal Covariate Shift与Normalization
lpty的博客
02-13 2万+
引言 Batch norm在深度学习中已经是一个常用且有效的方法，用来加速网络收敛及防止梯度消失等神经网络常见的问题，那么batch norm为什么有效呢？ 从源头出发，神经网络难以训练的原因是什么？ Internal Covariate Shift 深度神经网络涉及到很多层的叠加，而每一层的参数更新会导致上层的输入数据分布发生变化，通过层层叠加，高层的输入分布变化会非常剧烈，这就使得高层需要不...
【AI知识点】内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）
AI完全体
10-07 1785
内部协变量偏移（Internal Covariate Shift） 是深度学习中的一个概念，它描述了在神经网络训练过程中，每一层的输入分布随着训练过程的变化而变化的现象。这种现象会增加训练的难度，导致网络收敛变慢，甚至可能影响模型的最终性能。
机器学习问题之一：协变量偏移（Covariate Shift）
最新发布
搏博的专栏
11-20 2418
例如，随着时间的推移，用户的偏好可能会发生变化，这会导致用户行为数据的协变量偏移。同理，在一个复杂的机器学习系统中，也会要求系统的各个子模块在训练过程中输入分布是稳定的，若是不满足这一条件，这会导致各个子模块数据的内部协变量偏移。协变量偏移（Covariate Shift）是机器学习和深度学习中的一个重要概念，指的是在模型训练和应用时，输入数据（特征）的分布发生了变化，但输出标签的分布保持不变。在机器学习中，一般假设模型输入数据的分布是稳定的，若是模型输入数据的分布发生变化，这种现象被称为协变量偏移。
协变量偏移
weixin_43214402的博客
08-19 747
协变量偏移（CovariateShift）定义、产生原因以及影响
详细介绍Covariate Shift问题
lyy的博客
05-22 1407
目录什么是Covariate Shift例子 什么是Covariate Shift 在普通的深度学习或机器学习任务中，宏观上讲，Covariate Shift是指模型的输入数据和测试数据来自不同的分布；微观上讲，Covariate Shift是指，每次迭代模型都会经过反向传播调整参数，这样就使得每次迭代，神经网络各个层的输出数据分布都是变化的，这就导致神经网络参数要进行相应的调整从而拟合新的数据分布，疲于奔命。这又被称为Internal Covariate Shift。 在迁移学习中，Covariate
基于样例的迁移学习——Covariate Shift——原始文章解读
qq_37175369的博客
10-25 1887
Covariate Shift 是迁移学习下面的一个子研究领域, 对它的研究最早起源于统计学领域的一篇文章 “Improving predictive inference under covariate shift by weighting the log-likelihood function”. 本文将从机器学习的角度来解读这篇原始文章[1], 并着重提取那些比较适用于机器学习领域的要点. 因...
Covariate Shift 样本点分布变化
Mark_Australia的博客
08-18 231
Covariate Shift：通常假设训练集和测试集是独立同分布的数据，当训练数据分布和测试数据分布不同时，称为Covariate Shift。 解决方法： 可使用测试数据和训练数据的比值，获得一个权重 q1(x)：测试样本 q0(x)：训练样本 训练过程中将q1(x)很大或者q0(x)很小的样本作为“重要”样本，尽量将这样的样本分类正确。而q1(x)很小或者q0(x)很大的样本属于老数据，对于模型训练的意义不大。 参考：http://blog.youkuaiyun.com/mao_xiao_feng
covariate shift现象以及解决方法
guoyuhaoaaa的博客
05-08 1万+
最近在重读paper《Batch Normalization》的时候，发现它在文中反复提到了一个概念“covariate shift”，而batch-Normalization的提出就是为了解决神经网络中（尤其是比较深的网络中的covariate shift现象）。我对这个概念很感兴趣，就花费时间去查了一些，今天在这里总结一下学到的东西。 首先我要来解释一下什么叫做covariate shift...
批归一化:通过减小内部协方差平移(internal covariate shift)加速深层网络训练
qq_32439305的博客
01-04 1535
批归一化:通过减小内部协方差平移(internal covariate shift)加速深层网络训练 论文地址：https://arxiv.org/abs/1502.03167 目录 批归一化:通过减小内部协方差平移(internal covariate shift)加速深层网络训练 介绍   减小内部协方差平移 通过Mini-Batch数据的归一化 3.1训练以及推理BNN(Ba...
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training b y Reducing Internal Covariate Shift
迷途中一个小书童
09-24 1099
挖个坟，最近才看了batch normalize的原始paper，是Christian Szegedy（googlenet作者）的工作，已经在实际工作里用的很多了，再看这个paper还是能感受到作者很深厚的理论基础以及实现能力。 Motivation： 深度学习刚出来的时候我们就会遇到这样的问题，如果学习率比较大那么训练会不收敛或者直接nan飞掉，而且初始化参数的分布也十分重要，设置的不好就会
当我们的经验无法适应新环境的时候该怎么办？ Covariate Shift
小飞鱼世界
03-02 6056
前几天偶然看到 Alex Smola (CMU ML Prof) 的一篇 " Real simple covariate shift correction" 博文，论述在机器学习领域一个非常容易被忽略的问题， “Covariate Shift”。 最为直观的解释就是当你的训练集的样本分布和测试集的样本分布一致的时候，你训练得到的模型是无法有很好的泛化 (Generalization) 能力的。假
batchnormalization 和 layernormalization
07-10
虽然Batch Normalization和Layer Normalization有不同的归一化方式，但它们的目标都是通过减少内部协变量转移（Internal Covariate Shift）来加速训练过程，并提高模型的泛化能力。它们在训练深度神经网络时都可以...
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