GoogleNet V2 --Batch Normalization 论文学习

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#人工智能 #深度学习 #pytorch #神经网络

通过减少内部协变量偏移，BatchNormalization技术显著加速了深度网络的训练过程，改善了梯度传播，使深层网络更容易训练。

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
 

GoogLeNet V2---Batch Normalization详解
gs344937933的专栏
04-24 648
这是一个非常经典的网络，在谷歌学术上的引用量已经有26460，已经非常高了。 论文的意义： 论文链接：http://proceedings.mlr.press/v37/ioffe15.html 论文代码： 研究成果： 1. 提出BN层：加快模型收敛，比googlenet-v1快数十倍，获得更优结果 2. GoogLeNet-v2 获得ILSVRC 分类任务 SOTA BN 优点： 1. 可以用更大学习率，加速模型收敛 2. 可以不用精心设计权值初始化 3. 可以不用dropout..
论文笔记：主干网络——GoogLeNet-V2
liuzeyao_Newton的博客
04-24 1820
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 批标准化：缓解内部协变量偏移加快深度神经网络训练
googLeNet--Inception四部曲二Batch Normalization
liangjunsheng0426的博客
01-05 1007
原论文：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift mini-batch Internal covariate Shift Batch Normalization
googlenet论文_图像处理必读论文之四GoogLe-2:Batch Normalization
weixin_39738273的博客
10-28 183
晓强Deep Learning的读书分享会，先从这里开始，从大学开始。大家好，我是晓强，计算机科学与技术专业研究生在读。我会不定时的更新我的文章，内容可能包括深度学习入门知识，具体包括CV，NLP方向的基础知识和学习的论文；网络表征学习的相关论文解读。当然我每天的读书心得也会分享给大家，可能涉及我们生活各个方面的书籍。我也会不定时回答大家的问题与大家一同进步，共同交流，互相监督，结交更多的朋友。希...
我读Batch Normalization
工长山的专栏
09-18 2393
论文地址：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 论文代码：GitHub0. 背景从标题中我们就可以看出，本文是通过 Batch Normalization 来 Reducing Internal Covariate Shift 加速神经网络训练。在上篇
理解Batch Normalization
故沉的博客
09-13 717
在进行神经网络的训练前，通常都要对数据做一个归一化处理。那么具体是为什么呢？ 神经网络的本质是为了学习数据的分布，一旦训练数据和测试数据的分布不同，网络的泛化能力就会大大降低； 在做batch梯度下降的时候，一旦每批训练数据的分布不同，那么网络就要每次迭代去学习适应不同的分布，大大降低了网络训练的速度 Batch Normalization是在GoogleNet的系列文章...
googLeNet 深度学习四篇论文
09-09
2. Inception-v2（1502.03167 - GoogLeNet-inception-V2 - Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift）：Inception-v2在前作的基础上引入了批量归一化（Batch...
【CV-baseline】04GoogLeNet-v2-笔记
weixin_39236489的博客
01-06 214
学习目标 Batch Normalization Internal Covariate Shift GoggleNet-2 论文导读 论文研究背景、成果以及意义 背景 Internal Covariate Shift ICS现象:输入数据分布变化，导致的模型训练困难，对深度神经网络影响极大. 具体到神经网络，就是一个网络层中的不同神经元输入的的数据分布不均匀，比如第一个神经元的输入数据是均值为0的正态分布，但是另一个神经元的输入数据是均值为-3的正态分布。 白化 去除输入数据的冗余信息，使得数据特征之间
Googlenet-v2
weixin_44245552的博客
07-07 1365
Googlenet-v2 （BN层的提出） 论文题目是： Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift（批标准化：缓解内部协变量偏移加快深度神经网络训练 ） 作者： Sergey Ioffe & Christian Szegedy(GoogLeNet-v1 一作) 单位： Google Inc. 发表时间： 2015年 本篇论文的主要trick：Batch N
[caffe]深度学习之图像分类模型Batch Normalization[BN-inception]解读
孙佰贵的专栏
03-05 2万+
一、简介 如果将googlenet称之为google家的inception v1的话，其Batch Normalization（http://arxiv.org/pdf/1502.03167v3.pdf）文章讲的就是BN-inception v1。 它不是网络本身本质上的内容修改，而是为了将conv层的输出做normalization以使得下一层的更新能够更快，更准确。 二、
图像分类算法GoogLeNet论文解读（Inception v1、v2、v3、v4）
qq_32172681的博客
08-21 3806
[v1] Going Deeper with Convolutions, 6.67% test error, http://arxiv.org/abs/1409.4842 [v2] Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift, 4.8% test error...
【深度学习原理第7篇】GoogLeNet v1-v4详解 + keras实现
小样yx的博客
11-27 2258
前言 这是入门CV的第三篇，本文是综合论文解读，在自己理解后记录、总结的。尽量做到通俗易懂，希望文章某部分对你有帮助，如有错误，欢迎评论交流。 一、GoogLeNet背景介绍 GoogLeNet是谷歌（Google）研究出来的深度网络结构，这里注意是GoogLeNet，中间是大写L，这是这个团队发现刚好两个字母双关，并以此致敬LeNet网络，故这样取名。谈GooLeNet就不得不说说VGGNet，2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的前两名，GoogLeN
系统学习深度学习（十三）--Batch Normalization
工作笔记
02-25 8616
    Batch Normalization，简称BN，来源于《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，也是GoogLeNet v21-Motivation    作者认为：网络训练过程中参数不断改变导致后续每一层输入的分布也发生变化，而学习的过程又...
解读Batch Normalization
shuzfan的专栏
02-23 3万+
目录 目录 1-Motivation 2-Normalization via Mini-Batch Statistics 测试 BN before or after Activation 3-Experiments本次所讲的内容为Batch Normalization，简称BN，来源于《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training b
batch normalization 详解
gbyy42299的博客
05-18 4675
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，...
[caffe]深度学习之图像分类模型VGG解读
孙佰贵的专栏
07-01 10万+
vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄，这两类模型结构有一个共同特点是go deeper。跟googlenet不同的是，vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架，尤其是跟alexnet框架非常像，vgg也是5个group的卷积、2层fc图像特征、一层fc分类特征，可以看做和alexnet一样总共8个part。根据前5个卷积group，每个group中的不同配置，vgg论文中给出了A~E这五种配置，卷积层数从8到16递增。从论文中可以看到从8到16随着卷积层的一步步加深，貌
[深度学习] Batch Normalization算法介绍
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
深度学习经典卷积神经网络之GoogLeNet（Google Inception Net）
marsjhao Blog
06-12 3万+
一、GoogLeNet相关论文及下载地址 [v1] Going Deeper withConvolutions, 6.67% test error，2014.9 论文地址：http://arxiv.org/abs/1409.4842 [v2] Batch Normalization:Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal
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，
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