batchnorm

最新推荐文章于 2025-02-15 14:33:29 发布
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分类专栏： 机器学习面试
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https://www.cnblogs.com/PythonLearner/p/13358410.html

Synchronized-BatchNorm-PyTorch：PyTorch中的同步批处理规范化实现
02-28
此模块与内置的PyTorch BatchNorm不同，因为在训练过程中所有设备的均值和标准差都减小了。 例如，当在训练期间使用nn.DataParallel封装网络时，PyTorch的实现仅使用该设备上的统计信息对每个设备上的张量进行归一...
BatchNorm有效性原理探索.pdf
07-26
Batch Normalization (BatchNorm) is a widely adopted technique that enables faster and more stable training of deep neural networks (DNNs). Despite its pervasiveness, the exact reasons for BatchNorm’s...
BatchNorm
qq_37988883的博客
10-29 204
https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 深入理解Batch Normalization标准化 来自于论文**《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》** 首先在机器学习领域有一个很重要的假设...
BatchNorm和LayerNorm——通俗易懂的理解
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WSLGN的博客
03-08 4万+
以通俗易懂的方式解释了BatchNorm和LayerNorm的原理，并指出它们的区别
batchnorm pytorch_Pytorch中的BatchNorm
weixin_32248531的博客
01-26 206
转自：https://blog.youkuaiyun.com/LoseInVain/article/details/86476010前言：本文主要介绍在pytorch中的Batch Normalization的使用以及在其中容易出现的各种小问题，本来此文应该归属于[1]中的，但是考虑到此文的篇幅可能会比较大，因此独立成篇，希望能够帮助到各位读者。如有谬误，请联系指出，如需转载，请注明出处，谢谢。∇ ∇ ...
BatchNorm详解
weixin_42071277的博客
05-24 6722
引言： 前几天被同事问到了一个问题：当batch_size=1时，Batch Normalization还有没有意义，没有说出个所以然，才意识到自己从来不好好读过BN的论文（Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift），寻思着看看可不可以从论文中得到答案，本文就是自己学习记录之用，有些狗屁不通的地方请谅解。 1. Introduce 主要分析了输入数据的分布不稳
BatchNorm与LayerNorm
最新发布
qq_45889056的博客
02-15 712
目的: 在每个小批次（mini-batch）上对输入数据进行标准化，使得每层网络的输入分布更加稳定，减少所谓的“协变量偏移”问题。计算公式:​xi​−μB​​，其中 ϵ\epsilonϵ 是为了数值稳定性添加的一个小常数。 最后，应用缩放和平移：yi=γx^i+βy_i = \gamma \hat{x}_i + \betayi​=γx^i​+β，这里 γ\gammaγ 和 β\betaβ 是可学习参数。 示例: 如果你有一个形状为 (32, 64) 的输入张量（代表一个小批次中的32个样本，每个样本有64
BatchNorm &LayerNorm
撒旦先生的博客
07-10 716
很早以前就遇到了 BatchNorm 和 LayerNorm, 当时只是粗略地知道它们是对数据进行了标准化: x = (x−μ)/σ. 这当然很简单, 但实际的数据是比较复杂的. 对于 CV 任务的数据 image 而言, 一个 batch 的数据通常是这样的: [B, C, H, W]; 对于 NLP 任务的数据 sentence 而言, 一个 batch 的数据通常是这样的: [B, T, D]. 那 XXNorm 是怎么算的? 肯定不是一下算整个 batch 的所有数的.
BatchNorm1d
baidu_40840693的博客
05-19 1322
参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/100672008 https://www.jianshu.com/p/2b94da24af3b # python3.8 # -*- coding: utf-8 -*- # --- # @Software: PyCharm # @File: test2.py # @Author: --- # @Institution: BeiJing, China # @E-mail: lgdyangninghua@163.com # @Site:
batchnorm解读
gaotihong的博客
11-07 926
转自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_25737169/article/details/79048516 目录 第一节：Batchnorm主要解决的问题 1.1 Internal Covariate Shift 1.2 covariate shift 第二节：Batchnorm 原理解读 第三节：Batchnorm源码解读 第四节：Batchnorm的优...
BatchNorm 与 LayerNorm
薛定谔的猫的博客
12-15 1536
今天重看Transformer，发现里面提到了BatchNorm和LayerNorm两种归一化方法，在这儿做一下总结和整理。
基础 | batchnorm原理及代码详解
sjyttkl的专栏
11-30 918
前言：Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度及稳定性的算法，可以说是目前深度网络必不可少的一部分。 本文旨在用通俗易懂的语言，对深度学习的常用算法–batchnorm的原理及其代码实现做一个详细的解读。本文主要包括以下几个部分。 Batchnorm主要解决的问题 Batchnorm原理解读 Batchnorm的优点 Batchnorm的源码解读 第一节...
pytorch方法测试详解——归一化(BatchNorm2d)
09-18
BatchNorm2d 是 PyTorch 中用于神经网络训练时进行批量归一化处理的一个模块。批量归一化是一种改善神经网络训练过程中的梯度流动和减少内部协变量偏移的技术，这有助于提高模型的收敛速度并降低对初始化的敏感度。...
SVM为什么要将原问题转换为对偶问题？
qq_40598006的博客
02-25 5152
SVM 为什么要从原始问题变为对偶问题来求解 首先是我们有不等式约束方程，这就需要我们写成min max的形式来得到最优解。而这种写成这种形式对x不能求导，这种形式只能对a求导，所以我们需要转换成max min的形式，这时候，x就在里面了，这样就能对x求导了。而为了满足这种对偶变换成立，就需要满足KKT条件（KKT条件是原问题与对偶问题等价的必要条件，当原问题是凸优化问题时，变为充要条件）。 . 对偶问题将原始问题中的约束转为了对偶问题中的等式约束 方便核函数的引入 改变了问题的复杂度。..
SVM适合小数据量原因
qq_40598006的博客
03-03 3829
SVM本质上是凸优化问题，看一下原理就应该知道**，如果增加的样本点只是无效约束，并不会影响其最后的结果。这也就是为什么SVM适合于小样本量数据集的原因**。**随样本量而使模型自身发生改变的，是统计推断。**最大似然，MAP，再到贝叶斯，每个都涉及到样本数prod的一项，这些方法建立的模才真正和样本数量有最直接的联系。 ...
伯努利分布的最大似然估计与贝叶斯估计
qq_40598006的博客
02-06 3707
求概率模型的最大似然估计的一般步骤如下： 写出随机变量的概率分布函数； 写出似然函数； 对似然函数取对数，并进行化简整理； 对参数进行求导，找到似然函数的极值点； 解似然方程。 似然函数是一种关于统计模型参数的函数。给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率：L(θ|x)=P(X=x|θ)。 关于伯努利分布的贝叶斯估计参见https://blog.youkuaiyun.com/lynn_001/article/details/83904835?utm_medium=dist
什么是参数模型（LR）与非参数模型（SVM）
qq_40598006的博客
02-08 1949
什么是参数模型（LR）与非参数模型（SVM）？ 在统计学中，参数模型通常假设总体（随机变量）服从某一个分布，该分布由一些参数确定（比如正太分布由均值和方差确定），在此基础上构建的模型称为参数模型；非参数模型对于总体的分布不做任何假设，只是知道总体是一个随机变量，其分布是存在的（分布中也可能存在参数），但是无法知道其分布的形式，更不知道分布的相关参数，只有在给定一些样本的条件下，能够依据非参数统计的方法进行推断。 链接：https://www.jianshu.com/p/dce9f1af7bc9 ...
超平面的法向量为什么是W
qq_40598006的博客
02-07 1279
根据高数：AX+By+C=0 则（A,B）是超平面的法向量。 https://www.sohu.com/a/206572358_160850?spm=smpc.content.share.1.1612670476440jwHKMGt#comment_area
逻辑回归损失函数为啥不用最小二乘法
qq_40598006的博客
02-24 1193
机器学习的损失函数是人为设计的，用于评判模型好坏（对未知的预测能力）的一个标准、尺子，就像去评判任何一件事物一样，从不同角度看往往存在不同的评判标准，不同的标准往往各有优劣，并不冲突。唯一需要注意的就是最好选一个容易测量的标准，不然就难以评判了。 其次，既然不同标准并不冲突，那使用最小二乘作为逻辑回归的损失函数当然是可以，那这里为什么不用最小二乘而用最大似然呢？请看一下最小二乘作为损失函数的函数曲线： 作者：茄子cheer 链接：https://www.jianshu.com/p/699a13c9a253
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