一文看懂BN(batch norm)

最新推荐文章于 2025-02-18 21:16:46 发布
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该博客旨在帮助读者理解BN（Batch Norm）。虽未给出具体内容，但推测会围绕BN的原理、作用、应用等信息技术相关关键信息展开，助力读者掌握这一技术。

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BN的作用原理（BN、LN、IN和GN）
Billie使劲学的博客
06-28 2631
目录为什么引入BN？BN的作用原理BN的作用 BN的不足BN、LN、IN和GN之间的区别参考为加速网络的训练，在图像预处理时，我们就后对图像进行标准化操作，即image normalization，是的每张图片都能服从u均值σ标准差的分布。但是当图片输如到神经网络后，每经过一次卷积，数据就不会再服从该分布，这种现象叫做ICS（Internal Covariate Shift，内部协变量偏移），该现象会使输入分布变化，导致模型的训练困难，对深度神经网络影响极大，如左图所示，数据分布不统一，深层网络就需要去适应
深度学习笔记（17）：Batch Norm简介
weixin_43197820的博客
04-19 2273
剖析与心得 我们已经发现了在初始化的时候将输入数据归一化会得到更快的梯度下降速度与效果。那么其实很容易就会想到，如果我们能在神经网络的每一个隐藏层中都控制这些数值的分布，也许效果会不错。那么Batch norm就诞生了。 实现过程 只需要四步： 1）求出来每一行的zzz均值μ\muμ 2）求出来每一行的方差σ\sigmaσ2 3）得到归一化的zzznorm ，此时的均值为0，方差为1（前三步也就是...
BatchNorm(BN)方法
rocking_struggling的博客
04-12 593
原文链接：https://www.cnblogs.com/eilearn/p/9780696.html 0、问题 　　机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持...
BN——Batch Norm原理Batch Normalization,Accelerating Deep Network Training
Eva_Hua的专栏
04-30 681
参考论文 “Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift“ 1， 深度网络训练在实际中是复杂的， 在训练期间，随着前面层参数的变化，每一层输入分布也会随之发生变化（不是真实的输入分布）。——>内部协方差偏移 这使得训练会变得更慢，所以需要...
BN(BatchNorm)的理解
wanttifa的博客
08-08 1494
论文名字：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 论文地址：https://arxiv.org/abs/1502.03167 一、研究意义 近年来，随机梯度下降成了训练深度网络的主流方法。尽管随机梯度下降法对于训练深度网络简单高效，但是它有个毛病，就是...
Batch Normalization原理与实战（上）
机器学习算法那些事
09-10 436
来自 | 知乎 作者 |天雨粟链接 |https://zhuanlan.zhihu.com/p/34879333编辑| 深度学习这件小事公众号本文仅作学术交流，如有侵权，请联系...
maskrcnn_benchmark理解记录——关于batch norm、relu、dropout 的相对顺序以及dropout可不可用
m0_37644085的博客
04-11 3943
ps： 1.如何在卷积神经网络中实现全局平均池化。在此之前，建议阅读ResNet这篇论文，以了解全局平均池化操作的好处。代替全连接层。 2.dropout只可能在box分支的两个全连接层那里，这个可以后期finetuning下。全连接网络可以使feature map的维度减少，进而输入到softmax，但是又会造成过拟合，可以用pooling来代替全连接。那就解决了之前的问题：要不要在f...
一文深刻理解BN、LN、IN、GN、WN五种归一化方式的原理及代码实现
qq_42428446的博客
02-18 967
对五种常见的Normalization方式（BN、LN、IN、GN、WN）进行清晰明了的介绍，帮助你更快更好地理解相关内容
[深度学习] Batch Normalization算法介绍
热门推荐
lhanchao的博客
04-21 2万+
很早就打算写这篇博客了，最近遇到的问题比较多，所以拖了又拖，今天问题似乎解决了，等着程序运行的时候再来回顾一下Batch Normalization算法。 Batch Normalization是2015年Google研究员在论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covaria
算法面试BatchNormalization批标准化(1) 深度学习必考
weixin_44625028的博客
02-08 950
BatchNormalization是如何缓解梯度消失与爆炸的？
Batch Normalization原文详细解读
微电子学与固体电子学-俞驰
07-03 1812
这篇博客分为两部分， 一部分是[3]中对于BN(Batch Normalization的缩写)的大致描述 一部分是原文[1]中的完整描述 、####################先说下书籍[3]############################################ Batch Normalization首次在[1]中提出,原文中没有给出具体的图示。 我们先来归纳下[3]中提到的...
Batch Normalization 详细介绍
hello！
09-08 1327
Batch Normalization是一种强大的技术，通过在每一层输入数据上进行归一化处理，显著提高了深度神经网络的训练速度、稳定性和泛化能力。尽管有一些局限性，但在大多数情况下，BatchNorm仍然是深度学习中的标准组件之一。
【论文】BatchNorm
Aries_young的博客
09-08 918
BatchNorm主要解决的问题 机器学习领域有一个很重要的基础假设：iid（独立同分布），即训练数据和测试数据独立且服从同一分布 但是这一点并不符合真实的实践情况，BatchNorm 指出了下面两种问题： 『Internal Convariate Shift』 这个术语主要描述的是：在每一次迭代更新之后，上一层网络的输出数据经过这一层网络计算之后，数据的分布会发生变化，为下一层网络的学习带来了困难（神经网络本来就是学习数据的分布，要是分布一直在变，学习就很难了），这个现象我们就称为 Internal Co
Batch Normaliation（批标准化，BN）的作用和缺陷精简总结
weixin_39853245的博客
05-27 2432
BN的作用： （1）加快训练速度，减少了对学习率的要求，可以使用很大的学习率或者较小的学习率，算法也能够快速训练。 （2）增加模型的稳定性，有效减少梯度消失/爆炸，提高训练精度。 （3）BN具有轻微的正则化效果，在某些情况下可以取消 dropout 和 L2 正则项参数,或者采取更小的 L2 正则项约束参数。 （4）减少了人为选择参数的过程（权重的初始化方式，正则化方式的超参数的选择，学习率等）。...
Batch Normaliation 的问题
calvinpaean的博客
03-29 241
本文转载自https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/comments/5dxvet/when_is_batch_normalization_a_bad_idea/ As far as I understood batch normalization, it’s almost always useful when used together with...
深度学习基础--正则化与norm--Batch Normalization，简称BN
wydbyxr的博客
11-20 5804
Batch Normalization，简称BN   一种正则化的方法。所谓的BN是指在数据经过一层进入下一层之前，需要对数据进行归一化，使之均值为0，方差为1。这样可以使得各层的参数量级上没有太大的差别。 优点   1）加速训练   2）减小权重的值的尺度的影响   3）归一化所带来的噪声也有模型正则化的作用。   bn的主要作用是控制数值区间，让比较深的网络训练起来稳定性比较好，更不容易爆炸。...
【AI基础】图解手算BatchNorm、LayerNorm和GroupNorm
风巽·剑染春水的博客
02-24 6776
  这几天整理对比了一下网络中几个常用的Norm的方法，之前也看过，网上有很多讲的非常详细的资料，以前看一下理解了就过了，时间长了就模糊了，此次自己亲手算了一遍，加深了印象，特此整理一下，以便之后的回顾。 设置一个Tensor，其Size为[3,4,2,2]，便于之后的理解 一、BatchNorm   BatchNorm详解   所有Norm方法无非都是减均值再除以标准差，无非是在哪个尺度上进行该操作的差异，而BatchNorm是在一个batch上，同一个通道上面进行Norm，那么有多少个通道就会计算多少
深度学习之——Batch Norm
梦沁清风
01-27 309
细节详见：https://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50866313
超参数调试与BN(Batch Norm)
行云
04-22 1233
1. 深度学习中的超参数 深度学习最难之一的问题，也是被许多人不喜的愿意就是超参数，深度学习中有许多超参数，例如常见的学习率、隐藏层的数量、优化算法中的超参数等等。这些超参数往往没有一个固定的比较好的值，在不同的领域、不同的场景、甚至是硬件条件不变，最适合的超参数也在变化，因此，想要掌握深度学习，超参数是不得不面对的一件事。 那么超参数那么多，到底怎样选取合适的值呢？ 我们首先根据大多数人的...
Batch Norm
最新发布
02-19
### Batch Normalization 的概念 Batch Normalization 是一种用于加速神经网络训练的技术，通过标准化每一层输入来帮助维持稳定的梯度[^2]。具体来说，在前向传播过程中，对于给定的小批量数据（mini-batch），该技术会计算这些激活值的均值和方差，并据此调整并缩放激活函数之前的数值。 这种处理使得模型能够在更宽泛的学习率范围内工作，并减少了内部协变量偏移的影响——即由于参数更新而导致各层分布发生变化的现象。这有助于提高收敛速度以及最终模型的表现效果。 ### 实现方式 在实际应用中，可以利用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架内置的功能轻松实现批规范化操作： #### 使用PyTorch实现Batch Normalization ```python import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_features=64) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) # 应用BN层 return x ``` 上述代码展示了如何在一个简单的卷积神经网络架构里加入 BN 层；`nn.BatchNorm2d()` 函数创建了一个适用于二维张量（如图像特征图）上的批正则化实例。 #### 使用TensorFlow/Keras实现Batch Normalization ```python from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization model = tf.keras.Sequential([ Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), padding='same', input_shape=[28, 28, 3]), BatchNormalization(), # 添加BN层到模型结构中 ]) ``` 这里同样定义了一种包含单个卷积层加上其后的批正则化的序列式 Keras 模型。 ### 使用方法 为了使 Batch Normalization 发挥最佳效能，通常建议将其放置于非线性变换之前的位置上，比如 ReLU 激活函数前面。此外，还需要注意设置适当大小的小批次数量以确保统计估计的有效性和稳定性。对于某些特定应用场景下的特殊需求，则可能需要进一步微调超参配置，例如增大 batch size 来改善信道噪声抑制能力[^3]。
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