Batchnormal部分理解

最新推荐文章于 2025-05-29 21:53:57 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-29 21:53:57 发布 · 192 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

由于未提供博客内容，无法生成包含关键信息的摘要。

在这里插入图片描述

Batch Normal - 批量规范化(CNN卷积神经网络)
西小庄村高伟 的博客
10-14 2125
BatchNorm、批量数据规范化
批量归一化（Batch Normalization）
wniuniu_的博客
10-25 1545
是一种用于加速深度神经网络训练并提高模型稳定性的技术，通常简称为。它通过在每一层网络的激活输出上应用归一化操作来减少内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），即减小网络在训练过程中因参数变化导致的分布漂移。批量归一化可以使网络更快地收敛，并帮助模型在训练时更稳定。
深度学习（二十九）Batch Normalization 学习笔记
热门推荐
hjimce的专栏
03-12 28万+
近年来深度学习捷报连连，声名鹊起，随机梯度下架成了训练深度网络的主流方法。尽管随机梯度下降法，将对于训练深度网络，简单高效，但是它有个毛病，就是需要我们人为的去选择参数，比如学习率、参数初始化等，这些参数的选择对我们的训练至关重要，以至于我们很多时间都浪费在这些的调参上。那么学完这篇文献之后，你可以不需要那么刻意的去调整学习率这些参数。就像什么激活函数层、卷积层、全连接层一样，
pytorch:nn.BatchNormal
weixin_41391619的博客
03-11 1828
nn.batchnormal momentum
09_BatchNormal
weixin_54424184的博客
03-12 443
对于B站课程28_P2 从零实现 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # X输入 gamma, beta待学习参数 moving_mean, moving_var全局均值、方差 # eps避免出零，不要去改其值 momentum用来更新moving_mean, moving_var通常取0.9 def batch_norm(X, gamma, beta, moving_mean, moving_var,
【强化学习实战-06（3）】Loss function的理解和mini batch训练的理解
HsinglukLiu的博客
03-03 1475
这里需要画个图 需要把之前的东西拿过来 本来是要吧全部样本拿过来学习 后来是随机梯度，就是学一个样本更新一遍 之后是batch，学一部分，更新一下 这几个需要解释一下。 Experience replay：transiiton库存储以及batch训练的详细解析和loss计算的理解 我们在replay buffer中存储的transitions的形式均为(st,at,rt,st+1)(s_t, a_t, r_t, s_{t+1})(st​,at​,rt​,st+1​)，因此，我们可以用一个数组或者Dat.
用numpy写的基本深度学习框架，用手写数字识别做的一个基本测试项目，实现了卷积神经网络的层，Dropout，BatchNormal和梯度下降优化。.zip
最新发布
06-08
Batch Normalization是另一种减少过拟合、加快学习速度的技术，它通过对每一层的输入进行归一化处理，使得网络中每一层的输入保持在稳定的分布，从而有助于提高训练速度和稳定模型训练过程。 梯度下降优化是深度...
对于深度学习中 Batch Normallization (BN) 和 Batch Renormalization 的理解
XindaBlack的博客
01-19 1570
Batch Normalization Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 由上图可知，Batch Normalization（BN）算法总共有四行，分两步。第一步是前三行，将激活值（论文中进行BN的是激活函数的输入值，也可以是激活函数的输出值，不...
理解Batch Normalization（批量归一化）
qq_38156104的博客
06-13 2016
https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/11989612.html 写的非常详细，转载一下以作学习。
【深度学习】正则化：L1正则化、L2正则化、Batch Normal与Dropout
阳一子的博客
11-14 6000
目录 正则化 0 正则化介绍 0.0 什么是正则化？ 0.1 正则化解决什么问题？ 0.2 正则化常用手段 L1、L2正则化 1.0 范数定义 正则化 0 正则化介绍 0.0 什么是正则化？ 《Deep Learning》书中定义正则化为“对学习算法的修改——旨在减少泛化误差而不是训练误差” ​ 模型可以看成是一个高维函数，对于不同的模型参数，能得到千千万万个不同的模型，我们将这所有的可能得到的模型称之为假设空间。我们只需要通过训练将生成真实数据的一组模型参数找出来即可。从已有的假设空
BatchNormal总结
撕裂的天堂
03-06 9428
   BatchNormal作用是归一化，减去均值，单位化方差。这样训练更快，因为把数据集都映射到原点周围了。但是这样会导致后面激活函数的表达能力变差，所以作者又引入了缩放和平移，即公式所写那样。在Caffe中，分两步，第一步BN层，实现上述第一个作用。第二部Scale层，实现上述缩放平移。那么还有个问题，训练的时候是一个batch进来，有均值，测试的时候只有一张，不存在均值这一说，怎么办？看了一...
Batch Normalization（详解、源码实现）
weixin_43381033的博客
05-10 3168
网络学习的过程的本质就是学习数据分布，一旦训练数据和测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力就会大大降低，另外一方面，每一批次的数据分布如果不相同的话，那么网络就要在每次迭代的时候都去适应不同的分布，这样会大大降低网络的训练速度，另外对图片进行归一化处理还可以处理光照，对比度等影响。首先，我们输入的图像数据大多数都是B，C，H，W四维的，我们看上图最左侧立方体，我们先把H和W维度给view成一个维度，这样就变成了一个B，C，H*W的三维数组。4.乘以一个可学习的参数γ，加上一个可学习的参数β，默认为1和0。
【深度学习-基础知识】batchNormal原理及caffe中是如何使用的
chen1234520nnn的博客
06-23 1756
Batchnorm解决的问题： 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相同的分布。 如果ML系统实例集合<X,Y>中的输入值X的分布老是变，这不符合IID假设，网络模型很难稳定的学规律，这不得引入迁移学习才能搞定吗，我们的ML系统还得去学习怎么迎合这种分布变化啊
【标准化方法】(1) Batch Normalization 原理解析、代码复现，附Pytorch完整代码
博观而约取，厚积而薄发
05-08 3476
神经网络层数的增加会增加模型计算负担，同时也会导致模型变得难以训练。随着网络层数的增加，数据的分布方式也会随着层与层之间的变化而变化，这种现象被称为内部协变量偏移 ICS。通常解决 ICS 问题的方法是使用较小的学习率，后来为更好的解决该问题，Sergey等提出批处理标准化算法（Batch Normalization）
什么是Batch Normalization？为什么要Batch Norm？以及Batch Norm的示例和可视化
小黄人的博客
07-30 4198
Batch Normalization（批量归一化）是 2015年提出的方法，是一种用于加速深度神经网络训练并提高其稳定性的方法。其主要思想是对每个mini-batch中的数据进行归一化，使得每个mini-batch的数据分布的均值为0，方差为1。
batch normalization 详解
gbyy42299的博客
05-18 4687
Batch Normalization是2015年Google研究员在论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》一文中提出的，同时也将BN应用到了2014年的GoogLeNet上，也就是Inception-v2。 BN算法在很大程度上加速了训练过程，...
深度学习基础：图文并茂细节到位batch normalization原理和在tf.1中的实践
2401_85375186的博客
05-30 1105
batch normalization批量归一化，目的是对神经网络的中间层的输出进行一次额外的处理，经过处理之后期望每一层的输出尽量都呈现出均值为0标准差是1的相同的分布上，从而保证每一层的输出稳定不会剧烈波动，从而有效降低模型的训练难度快速收敛，同时对大学习率的容忍度增强，避免了大学习率的梯度爆炸问题，因此配合大学习率能加快收敛，跳出不好的局部极值。
Batch Normalization 的原理
kiki5862的博客
05-29 1356
BatchNormalization（BN）是一种用于加速深度神经网络训练的技术，通过标准化每一层的输入使其具有零均值和单位方差。其核心步骤包括：计算小批量的均值和方差，进行标准化，并引入可学习的缩放和平移参数以保持模型表达能力。BN能缓解内部协变量偏移，稳定训练过程，允许使用更高学习率，并起到一定正则化作用。训练时使用当前批次的统计量，推理时则采用滑动平均值。BN有效解决了梯度不稳定等问题，提高了网络收敛速度和训练稳定性。
BN （batch normal）层原理解析
胭脂草的ABC博客
09-22 1705
1 训练数据为什么要和测试数据同分布？ 看看下图，如果我们的网络在左上角的数据训练的，已经找到了两者的分隔面w，如果测试数据是右下角这样子，跟训练数据完全不在同一个分布上面，你觉得泛化能力能好吗？ 2 为什么白化训练数据能够加速训练进程 如下图，训练数据如果分布在右上角，我们在初始化网络参数w和b的时候，可能得到的分界面是左下角那些线，需要经过训练不断调整才能得到穿过数据点的分界面，这个就使训练过程变慢了；如果我们将数据白化后，均值为0，方差为1，各个维度数据去相关，得到的数据点就是坐标上的一个圆形.
Batch Normal
04-15
<think>好的，我现在要帮用户理解神经网络中的Batch Normalization（批归一化）。首先，我需要回顾一下自己对这个概念的理解，并参考用户提供的资料。 根据引用[1]，Batch Norm是在神经网络的层之间进行的归一化技术，针对小批量数据而不是整个数据集，目的是加速训练和使用更高的学习率。引用[2]提到，它通过标准化层的输入来缓解内部协变量偏移，提高训练稳定性。而引用[3]则比较了批归一化和白化的关系，指出BN通过缩放激活值到零均值和单位方差来提升性能，并且平滑了优化环境。 用户的问题是关于BN的概念和使用方法，我需要从这些信息中提炼出关键点。首先解释BN的基本概念，然后说明其工作原理，接着可能涉及实现步骤或代码示例，再讨论其优点和适用场景，最后回答相关问题。 需要确保使用正确的中文表达，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。例如，归一化的公式应该用独立公式展示。同时，注意引用标记的位置，比如在解释内部协变量偏移时，引用[2]和[3]。 接下来，用户可能想知道BN的具体操作步骤，比如如何计算均值和方差，如何进行缩放和偏移。这部分需要详细说明，并可能给出一个简单的代码示例，比如使用PyTorch或TensorFlow的实现。但用户提供的引用中没有代码，但根据引用[2]的标题，可能有代码实例讲解，可以假设代码部分需要展示BN层的应用。 另外，用户可能会对BN的优点和常见问题感兴趣，比如为什么能加速训练、与Dropout的关系、在训练和测试阶段的区别等。需要结合引用中的信息，例如引用[3]提到BN减少了内部协变量偏移，而引用[1]提到允许更高的学习率。 还需要注意BN在不同网络结构中的应用，比如卷积网络中的处理方式，可能需要调整维度。比如在CNN中，BN会按通道进行归一化，每个通道有自己的均值和方差，这可能需要解释清楚。 最后，生成的相关问题需要围绕BN的机制、优点、实现细节、与其他技术的比较等，比如与Layer Normalization的区别，训练和测试阶段的差异，或者如何与Dropout结合使用。 检查是否所有数学表达式都正确使用LaTeX格式，例如均值μ和方差σ²的计算，缩放参数γ和β的引入。确保没有使用Markdown格式，而是纯文本，但代码块需要用三个反引号包裹，并标明语言。 总结回答的结构：概念、工作原理、实现步骤、代码示例、优点、应用场景、注意事项，最后相关问题。确保每个部分引用正确的来源，比如提到内部协变量偏移时引用[2]和[3]，提到训练加速时引用[1]和[3]。</think>### Batch Normalization（批归一化）概念与使用方法 #### 1. **基本概念** Batch Normalization（BN）是一种神经网络中的标准化技术，通过对每层输入的**小批量数据**进行归一化处理，缓解**内部协变量偏移**（Internal Covariate Shift）[^2][^3]，从而提升模型训练速度和稳定性。其核心思想是将每层的输入分布调整为**零均值和单位方差**，并通过可学习的参数进行缩放和平移，保留网络的表达能力。 #### 2. **工作原理** 1. **归一化计算**： 对于每个小批量数据$B = \{x_1, x_2, ..., x_m\}$，计算该批次的均值$\mu_B$和方差$\sigma_B^2$： $$ \mu_B = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m x_i $$ $$ \sigma_B^2 = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m (x_i - \mu_B)^2 $$ 然后将输入数据归一化为： $$ \hat{x}_i = \frac{x_i - \mu_B}{\sqrt{\sigma_B^2 + \epsilon}} $$ 其中$\epsilon$是为防止除零的小常数（如$10^{-5}$）。 2. **缩放与平移**： 引入可学习的参数$\gamma$（缩放因子）和$\beta$（平移因子），输出为： $$ y_i = \gamma \hat{x}_i + \beta $$ 这一步骤使网络能够恢复因归一化而丢失的非线性特性[^2]。 #### 3. **实现步骤** - **训练阶段**： 使用当前批次的统计量（均值、方差）进行归一化，并更新全局移动平均的均值和方差，用于推理阶段。 - **推理阶段**： 使用训练阶段积累的全局均值和方差，而非当前批次数据，保证输出稳定[^1][^3]。 #### 4. **代码示例（PyTorch）** ```python import torch.nn as nn # 定义包含BN的神经网络层 model = nn.Sequential( nn.Linear(784, 256), nn.BatchNorm1d(256), # 全连接层的BN nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10) ) # 卷积网络中的BN（按通道归一化） conv_model = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3), nn.BatchNorm2d(16), # 对16个通道分别归一化 nn.ReLU() ) ``` #### 5. **核心优势** - **加速训练**：允许使用更高的学习率，减少梯度消失/爆炸问题[^1][^4]。 - **正则化效果**：通过引入噪声（小批量统计量的波动），减少对Dropout的依赖。 - **平滑损失曲面**：使优化过程更稳定，模型对参数初始化的敏感性降低[^3]。 #### 6. **应用场景** - **深层网络**：如ResNet、Transformer等，BN是标准组件。 - **高学习率训练**：避免因学习率过大导致的震荡。 - **对抗过拟合**：与小批量数据结合，提供轻微正则化效果。 #### 7. **注意事项** - **批量大小限制**：小批量（如batch size < 16）可能导致统计量估计不准确。 - **与Dropout的配合**：部分研究表明二者可能相互干扰，需谨慎使用[^3]。 - **测试阶段处理**：需关闭训练模式（`model.eval()`），固定全局统计量。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值