pytorch 2范数归一化的表示

最新推荐文章于 2024-11-30 06:00:00 发布
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分类专栏： Face Recognition 文章标签： l2_norm
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def l2_norm(input, axit=1):
    norm = torch.norm(input,2,axit,True)
    output = torch.div(input, norm)
    return output
# 这里假设input.shape = (2, 10) 最后得到的结果是每一行得到的每个值平方和为1
self.kernel.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5)
# 这行代码假设开始self.kernel.shape = (3 , 10)最终得到的每一列所有元素平方和为1

以上两种norm方式做个简单的笔记

pytorch 归一化 测试（BatchNorm2d）
jacke121的专栏
10-15 4587
importtorch import torch.nn as nn m = nn.BatchNorm2d(2,affine=True) #权重w和偏重将被使用 input = torch.randn(1,2,3,4) output = m(input) print("输入图片：") print(input) print("归一化权重：") print(m.weight) print("归...
每天五分钟深度学习pytorch：L1和L2范数、L1和L2归一化
huanfeng_AI的博客
10-17 471
我们在另外一个专栏《机器学习和深度学习数学基础》中介绍了常用的范数，这里我们就不进行详细介绍了。这里我们只介绍，如何使用pytorch来计算L1、L2范数，以及如何计算L1和L2归一化。
pytorch求范数&归一化
judgechen1997的博客
10-17 6730
除以L1 L2范数 max值 归一化 a = torch.ones((2,3)) #建立tensor a2 = torch.norm(a) #默认求2范数 a1 = torch.norm(a,p=1) #指定求1范数 instance normal 大概是对每一个channel归一化到均值0，方差略大于1 ...
记录之tensorflow和pytorch中的取范数归一化操作
qq_41368074的博客
01-16 1132
最近在将tensorflow翻译成torch的时候遇到了一个问题，就是有一个函数 tf.nn.l2_normalize没有找到相应的替换函数，无奈自己手写了一个这样的操作，最近在阅读令一个torch源码时发现了，就及时记录 tf： import tensorflow as tf tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 参数： x：输入； dim：为l2范化的维数 epsilon：范化的最小值边界 torch： import.
Pytorch学习笔记（8）：正则化（L1、L2、Dropout）与归一化（BN、LN、IN、GN）
路人贾的博客
03-02 6162
Pytorch学习笔记（8）：正则化（L1、L2、Dropout）与归一化（BN、LN、IN、GN）超级详细！
PyTorch基础练习-task5(PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout)
believe448的博客
04-15 1305
PyTorch基础练习-task5一、Dropout原理二、用代码实现正则化三、PyTorch中实现dropout 一、Dropout原理 在前向传播的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作，这样可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征，如下图。 Dropout缩放：我们训练的时候会随机的丢弃一些神经元，但是预测的时候就没办法随机丢弃了。如果丢弃一些神经元，这会带来结果不稳...
pytorch的范数归一化
07-22
在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional.normalize函数来实现范数归一化。 normalize函数接受两个参数：input和p。参数input是一个张量，表示要进行范数归一化的对象。参数p是一个整数或浮点数，用于指定要计算...
模型训练与范数L2归一化----图像检索---有疑问的？
weixin_37721058的博客
07-30 1139
当最后的结果，使用了下面的方法后，测试的效果得到了明显的提升。质量的飞跃啊！！！！ glo = glo.view(glo.size(0),-1) #print('glosize2',glo.shape) x=glo #x = torch.cat((glo,ocr),dim = 1,out = None) x_norm = x.norm(p=2, dim=1, keepdim=True) + 1e-...
PyTorch CNN批量归一化的威力：原理与实现技巧
[PyTorch CNN批量归一化的威力：原理与实现技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/4a9d1ea1f9c048b33da319bbbab65c59.png) # 1. CNN批量归一化的基础理解 深度学习模型训练的过程中，批量归一化(Batch ...
PyTorch笔记 - Weight Normalization 权重归一化
AGI
03-23 4241
深度神经网络的权重归一化（Weight Normalization，简称WN）是一种优化技术，它可以加速训练过程并提高模型的泛化能力。此外，权重归一化还可以改善网络的初始化和正则化，因为它可以降低权重矩阵的条件数，并且可以与批次归一化或dropout等技术结合使用。权重归一化将连接权重向量w在其欧氏范数和其方向上解耦成了参数向量v和参数标量g，即w = g * v / ||v||，其中||v||表示v的欧氏范数。这样，原来对w的优化就转化为对g和v的优化，而g和v分别控制了w的长度和方向。
pytorch 归一化与反归一化实例
12-23
ToTensor中就有转到0-1之间了。 # -*- coding:utf-8 -*- import time import torch from torchvision import transforms import cv2 transform_val_list = [ # transforms.Resize(size=(160, 160), interpolation=3), # Image.BICUBIC transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.
pytorch中有哪些归一化的方式？
最新发布
Lucy_wzw的博客
11-30 1122
将输入数据缩放到特定范围（如[0, 1]或[-1, 1]normalized_x = (x - x_min) / (x_max - x_min) # 归一化到 [0, 1]2. 批归一化 (Batch Normalization)
ch06-Pytorch的正则化与归一化
fb_941219的博客
05-11 711
在训练时，由于 dropout 为 0.5，因此理论上输出值是 5000，而由于在训练时，dropout 层会把权值除以 1-p=0.5，也就是乘以 2，因此在 train 模式的输出是 10000 附近的数(上下随机浮动是由于概率的不确定性引起的)。下面实验使用的依然是线性回归的例子，两个网络均是 3 层的全连接层，每层前面都设置 dropout，一个网络的 dropout 设置为 0，另一个网络的 dropout 设置为 0.5，并使用 TensorBoard 可视化每层权值的变化情况。
pytorch底层
weixin_42693876的博客
08-28 1660
1、L2normalize：L2归一化：将一组数变成0-1之间。pytorch调用的函数是F.normalize。一般池化后会有一层l2norm层。 # l2norm 的实现如下 x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) norm = x.pow(p).sum(1, keepdim=True).pow(1./ p) # l2norm p=2 print(norm) out = x.div(norm) print(out) 2、torch的几
Pytorch：正则化（L1、L2、Dropout）与归一化（BN、LN、IN、GN）
weixin_47255403的博客
12-10 1777
这次内容首先是正则化，正则化是一种缓解模型的过拟合问题的策略，我们学习了L2正则的原理，L1正则和L2正则的区别，然后学习了L2正则等价于权重衰减。 然后又学习了Dropout正则化，并且对比了一下L2正则和Dropout正则的效果。 第二部分是标准化，这主要是解决网络层输出的数据尺度变化不一致的问题， 首先学习了Batch Normalization，学习了它的原理和具体的使用方法，然后又介绍了其他三种标准化方法， LayerNorm Normalization、Instance Normalizati
解决torch.norm无法识别long类型数据的L2范数计算问题（long类型下的L2范数计算）
weixin_49946504的博客
05-10 230
L2范数计算，解决torch.norm无法识别long类型数据问题，（long类型下的L2范数计算）
【Python】torch.norm()用法解析
Danger的博客
03-06 3924
【Python】torch.norm()用法解析
归一化（Normalization）和标准化（Standardization）
随笔
11-29 1220
"标准化"和"归一化"这两个中文词要指代四种Feature scaling(特征缩放)方法: 1.缩放到均值为0，方差为1（Standardization——StandardScaler()） 2.缩放到0和1之间（Standardization——MinMaxScaler()） 3.缩放到-1和1之间（Standardization——MaxAbsScaler()） 4.缩放到0和1之间，保留原始数据的分布（Normalization——Normalizer()） 由于中文翻译，网上对于归一化和正则化的定
深度学习下分类任务中L2 norm总结
weixin_38208912的博客
01-03 7687
什么是L2范数？ L2范数既欧式距离，表示向量的元素平方和再开方 ∥x∥2=∑i=1nxi2\Vert x \Vert_{2} = \sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_{i}^{2}}∥x∥2​=i=1∑n​xi2​​ 为什么使用L2 norm？ 对于CNN的输出，各个特征的模长均不一样， l2 norm是强行把同个维度的特征归一化。经过L2 norm的数据都处于0到1之间，距离就变得有一...
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