tensorflow中batch normalization的用法

最新推荐文章于 2022-03-31 11:06:12 发布
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#batch normalization

博客提供了一个参考链接https://www.cnblogs.com/hrlnw/p/7227447.html ，可能与Batch Normalization相关。
TensorFlow实现Batch Normalization
marsjhao Blog
06-06 1万+
一、BN（Batch Normalization）算法 1. 对数据进行归一化处理的重要性 神经网络学习过程的本质就是学习数据分布，在训练数据与测试数据分布不同情况下，模型的泛化能力就大大降低；另一方面，若训练过程中每批batch的数据分布也各不相同，那么网络每批迭代学习过程也会出现较大波动，使之更难趋于收敛，降低训练收敛速度。对于深层网络，网络前几层的微小变化都会被网络累积放大，则训练数
【Tensorflow Learning 】nn.l2_normalize
sinat_21720047的博客
03-25 350
Learning Some thing about nn.l2_normalize , the formali in function declare as : output = x / sqrt(max(sum(x**2), epsilon)) which could be declare as : output = x / |x| @tf_export("nn.l2_normalize") @...
新人上手TensorFlow 之 Normalization
Hello，Sunpro!
07-01 2654
上一篇转载自张俊林老师的博客，参考《batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal》这篇论文，基本讲了一下，批处理归一化对于神经网络的意义所在及基本的原理和步骤。算是理论上的理解吧！这篇博客，我们来看一下，在TensorFlow中如何实现Normalization！
tensorflow的tf.nn.l2_normalize()与tf.norm()
lishanlu136的博客
04-22 1万+
tensorflow的归一化在很多时候都会用到，tensorflow代码里面也有多个实现方式，下面主要以L2归一化来讲解。 tf.nn.l2_normalize() 函数原型：l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) x为输入的向量； dim为指定按哪个维度求l2范化，dim取值为0或1，0代表列，1代表行； epsilon为l2...
TensorFlow之Batch Normalization
hanhuoqwer
05-07 701
BN原理 BN应用 TensorFlow之Batch Normalization学习记录BN原理简介BN的推导过程前向算法反向传播BN的TensorFlow应用 学习记录 Batch Normalization，一个非常有用的技巧。本来想自己写这一部分的，但是在网上看到两个写得感觉特别好，感觉就没必要自己纯粹自己写了。抱着学习的目的，抄过来简单做个记录，省的下次再找了。下面是相应的链接，BN原理那...
tensorflow实现batch normalization
selous的专栏
08-31 5371
撰写时间：2017.08.31 撰写内容：使用tensorflow实现batch normalization 写在开头:batch normalization不是很难的内容，但是如果不自己通过一些低级的API实现总会觉得有些细节很难触碰到，所以下面的内容就是如何使用tensorflow实现batch normalization。文章分为两部分： 1.实现过程中使用的API，务必在实现之前了解这
【tensorflow】batch_normalization
人间不值得
07-16 3216
目前主流的训练深度神经网络的算法是梯度下降算法，简而言之该过程就是通过将网络输出值与真实值之间的误差信号逐层传递至神经网络的每个节点，进而更新节点与节点之间的参数。但深度神经网络的调参过程一直是个问题。 随着梯度下降算法的不断改进，已经有越来越多的算法尝试减少调参的工作量，比如减小学习率、选取合适的权重初始化函数、应用Dropout等等，而Batch Normaliz...
tensorflow中的batch normalization
玥晓珖的博客
01-22 965
  1.原理 公式如下： y=γ(x-μ)/σ+β 其中x是输入，y是输出，μ是均值，σ是方差，γ和β是缩放（scale）、偏移（offset）系数。 一般来讲，这些参数都是基于channel来做的，比如输入x是一个16*32*32*128(NWHC格式)的feature map，那么上述参数都是128维的向量。其中γ和β是可有可无的，有的话，就是一个可以学习的参数（参与前向后向），没有...
tensorflow函数学习（二）--正则和规范化
weixin_36103474的博客
04-04 511
参考https://blog.youkuaiyun.com/abiggg/article/details/79368982 1.L2正则 tf.nn.l2_normalize的使用 tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 其中参数分别表示为： x为输入的向量； dim为l2范化的维数，dim取值为0或0或1； epsilon的范化的...
tensorflow,pytorch中normalize方法
henry_xiong030的博客
03-31 4006
一、tf.linalg.normalize def normalize(tensor, ord="euclidean", axis=None, name=None): """Normalizes `tensor` along dimension `axis` using specified norm. This uses `tf.linalg.norm` to compute the norm along `axis`. This function can compute severa.
TensorFlow笔记（十一）——tensorflow 中batch normalize 函数的使用(定义网络时用）
qq_37764129的博客
06-29 1838
目录 一、辅助函数 1.1 slim.arg_scope（） 1.2 slim.utils.collect_named_outputs() 1.3 slim.utils.convert_collection_to_dict() 二、层函数 2.1 batch_norm处理 2.3 tf.contrib.slim.conv2d() 2.4 slim.max_pool2d 2....
Tensorflow中BatchNormalization用法详解
huqinwei的专栏
03-02 5824
目录 概要： 为什么引入BN 为什么如果gamma和beta默认1和0,最终输出等于原样不变？ 关于为什么直接用mean和var做normalize就解决分布问题，还要经过scale和shift进行转换的问题 关于这个BN如何被训练到 根据说明文档可知，无论用哪种实现，training阶段的选择都要有： 重中之重：无论接口白盒黑盒，BN操作需要使用依赖关系来完成滑动平均的更新 BN...
tensorflow之tf.nn.l2_normalize与l2_loss的计算
编程之路
10-28 6624
1.tf.nn.l2_normalize   tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None)  上式：  x为输入的向量；  dim为l2范化的维数，dim取值为0或0或1；  epsilon的范化的最小值边界；  按照列计算： import tensorflow as tf input_data = tf.constant([[...
tensorflow中Batch Normalization的实现
shuzfan的专栏
01-13 1万+
tensorflow版本1.4 tensorflow目前还没实现完全封装好的Batch Normalization的实现，这里主要试着实现一下。 关于理论可参见《 解读Batch Normalization》 对于TensorFlow下的BN的实现，首先我们列举一下需要注意的事项： （1）需要自动适应卷积层(batch_size*height*width*channel)和全连接层(ba
Tensorflow一些常用基本概念与函数（1）
热门推荐
lenbow的博客
08-08 15万+
摘要：本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述。
tensorflow2.0中BatchNormalization详解 代码举例说明
weixin_42713739的博客
10-29 3665
BatchNormalization即对所有样本归一化，典型的图片的例子，设某一层输入shape为(m, h, w, c),其中m为样本数，h为高，w为宽，c为通道数，应用公式(x-mean)/std，这里的mean的shape为(c,),即对于每一个通道，使用全部样本的这个通道进行归一化。 tf.keras.layers.Batchnormalization()： training：布尔值，指示图层应在训练模式还是在推理模式下运行。 training=True：该图层将使用当前批输入的均值和方差对其输入进
tensorflow tensorboard的入门
qq_33266320的博客
10-13 271
W = tf.Variable(tf.truncated_normal([hidden_size, class_num], stddev=0.1), dtype=tf.float32,name='W') tf.summary.histogram('W',W)#把w记录在histogram上查看 with tf.name_scope('loss'): cross_entropy ...
tensorflow batchnormalization用法
04-05
from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization ``` 2.定义模型 ``` model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)), BatchNormalization(), tf....
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