请问batch_normalization做了normalization后为什么要变回来？

最新推荐文章于 2022-04-10 18:55:58 发布
最新推荐文章于 2022-04-10 18:55:58 发布
阅读量157 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/lzida9223/p/10972724.html
本文探讨了Batch Normalization在深度学习中的作用，解释了为何在进行Normalization后又需要将其效果变回来的原因，深入分析了这一操作对于训练稳定性和加速收敛的重要意义。

请问batch_normalization做了normalization后为什么要变回来？

请问batch_normalization做了normalization后为什么要变回来？ - 莫驚蟄的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/55917730/answer/154269264

转载于:https://www.cnblogs.com/lzida9223/p/10972724.html

Layer Normalization与Batch Normalization的区别
强化学习曾小健
11-14 601
总之，层归一化和批归一化都旨在改善深度学习模型的训练动态，但它们针对不同条件进行了优化。批归一化在典型的大批量CNN环境中表现优越，而层归一化则在小或变化不定的批量情况下提供灵活性和鲁棒性，特别是在RNN和变换器架构中。选择使用哪种方法应根据具体任务中的架构和数据集特征进行判断。分享改写。
Batch-Normalization的基本动机，原理，为什么要拉伸还原，类似的还有哪些
zlb872551601的博客
12-16 1874
Batch-Normalization的基本动机，原理，为什么要拉伸还原，类似的还有哪些？
数据预处理与Batch Normalization
洪流之源
09-03 1066
在构建模型的时候，对数据进行预处理和批标准化特别重要，因此模型训练并不容易，特别是一些非常复杂的模型，并不能很好的训练得到收敛结果，所以对数据增加预处理，同时使用批标准化能够得到非常好的收敛结果，这也是卷积神经网络能够训练到非常深的层的一个重要原因。 1. 数据预处理 目前数据预处理最常见的方法是中心话和标准化（归一化），中心化相当于修正数据的中心位置，实现方法非常简单，就是在每个特征维度上减...
整理学习之Batch Normalization（批标准化）
你好
04-10 2万+
整理学习Batch Normalization
深入浅出——深度学习中的Batch Normalization使用
dulingtingzi的博客
05-11 3395
原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50866313转载自：https://blog.youkuaiyun.com/u010402786/article/details/51233854（因为感觉这个作者的排版比较好看）关于归一化部分的理解参考资料：神经网络之家 www.nnetinfo.com http://www.nnetinfo.com/nn...
Batch Normalization学习及TensorFlow代码实现
莫谈天下
12-24 5734
2015年Google提出了Batch Normalization算法，Batch Normalization简称BN算法，它是为了克服神经网络层数加深导致难以训练而诞生的一个算法。根据ICS理论，当训练集的样本数据和目标样本数据分布不一致的时候，训练得到的模型无法很好的泛化。而在神经网络中，每一层的输入在经过层内操作之后必然会导致与原来对应的输入信号分布不同，并且前面层神经网络的增加会被后面的神经
conditional_batch_normalization:有条件批处理规范化Pytorch的实现
05-18
conditional_batch_normalization 有条件批处理规范化Pytorch的实现 这是在[1]和[2]中引入的有条件批处理归一化，并在[3]中成功地应用于有条件的图像生成。 [1] Dumoulin，Vincent，Jonathon Shlens和Manjunath ...
【tensorflow】batch_normalization
人间不值得
07-16 3200
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...
（深度学习）Batch_normalization层
Rudy95的博客
07-18 1197
Batch_normalization是什么？ 传统的神经网络，只是在将样本x进入到输入层之前对x进行0-1标准化处理（减均值，除标准差），以降低样本间的差异性，如下图所示：。 BN是在此基础上，不仅仅只对输入层的输入数据x进行标准化，还对每个隐藏层的输入进行标准化，如下图所示： 加了一个batch_normalization层后，输入x首先乘以权重加上偏置得到s1，对s1进行归一化后，再进行伸...
tf.layers.batch_normalization()的原理
cn514488965的博客
09-07 508
tf.layers.batch_normalization()的原理 毕设需要做一个fpga实现yolov2，需要了解tf.layers.batch_normalization()的底层实现 这篇博文写的非常详细 https://blog.youkuaiyun.com/TheHonestBob/article/details/103951083 记录一下我遇到的问题 我使用的代码来自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36902889 载入模型后当我使用： params = tf.train
batch_normalization理解
越努力，越幸运
08-25 416
补充一些batch normalization的知识点，以及当时看tensorflow教材的一个截图，方便理解BN的参数。 （1）batch normalization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分布的 （2）在训练过程中，隐层的输入分布老是变来变去，这就是所谓的“Internal Covariate Shift” （3）深层神经网络在做非线性变换前的输入值w...
深度学习（六）——BN算法（Batch Normalization）的原理和作用
热门推荐
qq_37100442的博客
08-17 4万+
     基础知识掌握情况决定研究的高度，我们刚开始接触深度学习时，一般都是看到别人的概括，这个方法很好能让我们快速上手，但是也有一个很大的缺点， 知识理解的不透彻，导致我们对算法优化时一头雾水。我也是抱着知识总结的思想开始自己的深度学习知识精髓的探索，也希望能从中帮助到更多人。文章中间存在表述不清的地方希望各位研友（研究深度学习的朋友）提出，我会努力完善自己的文章。      一、BN算法产生...
训练深度学习网络时候，出现Nan是什么原因，怎么才能避免？——我自己是因为data有nan的坏数据，clear下解决...
djph26741的博客
03-19 2692
from:https://www.zhihu.com/question/49346370 Harick 梯度爆炸了吧。 我的解决办法一般以下几条：1、数据归一化（减均值，除方差，或者加入normalization，例如BN、L2 norm等）；2、更换参数初始化方法（对于CNN，一般用xavier或者msra的初始化方法...
Batch Normalization的重新解释
qq_24548569的博客
03-25 488
有篇论文对于Batch Normalization（BN）如何加快网络的训练过程提出了新的看法，该论文为《How Does Batch Normalization Help Optimization?》 Internal Covariate Shift 首先说说BN提出来是针对什么问题的。BN那篇论文针对的问题是Internal Covariate shift (ICS)，具体地说，在训练过程中，...
BatchNormal总结
撕裂的天堂
03-06 9406
   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...
深度学习中，Batch_Normalization加速收敛并提高正确率的内部机制
weixin_38877564的博客
08-31 4522
文章转自https://blog.youkuaiyun.com/whitesilence/article/details/75667002， 初非常感谢作者的原创，转载一下方便自己以后的学习 在看 ladder network(https://arxiv.org/pdf/1507.02672v2.pdf) 时初次遇到batch normalization（BN）. 文中说BN能加速收敛等好处，但是并不理解，...
什么是批标准化 (Batch Normalization)
William Zhao's notes
02-01 3975
什么是批标准化 (Batch Normalization) 普通数据标准化 Batch Normalization, 批标准化, 和普通的数据标准化类似, 是将分散的数据统一的一种做法, 也是优化神经网络的一种方法. 在之前 Normalization 的简介视频中我们一提到, 具有统一规格的数据, 能让机器学习更容易学习到数据之中的规律. 每层都做标准化
Batch Normalization
zj15939317693的博客
09-09 1455
Batch Normalization 学习笔记 原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50866313 作者：hjimce 一、背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域，非常值得学习的一篇文献：《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Traini
Batch Normalization 详解 李宏毅
Pichairen
05-12 3925
李宏毅老师详解Batch-normalization，相见恨晚，留着复习用YouTube链接：https://www.youtube.com/watch?v=BZh1ltr5Rkg&t=538s哔哩哔哩链接：https://www.bilibili.com/video/av16540598...
tf.layers.batch_normalization改写
最新发布
03-12
### 使用或替代 `tf.layers.batch_normalization` 进行批归一化 在 TensorFlow 中，`tf.layers.batch_normalization` 是用于执行批量标准化的操作。然而，在较新的版本中推荐使用更灵活和功能更强的层实现方式。 对于批归一化的应用，可以采用如下方法： #### 方法一：使用 Keras 层 API 实现批归一化 Keras 提供了一个更高层次的接口来构建神经网络模型，其中包含了 BatchNormalization 层可以直接调用[^1]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, BatchNormalization input_layer = Input(shape=(784,)) dense_layer = Dense(256)(input_layer) bn_layer = BatchNormalization()(dense_layer) model = tf.keras.Model(inputs=input_layer, outputs=bn_layer) ``` 这种方法不仅简化了代码编写过程，还提供了更好的兼容性和扩展性。 #### 方法二：自定义批归一化函数 如果希望更加深入理解或者有特殊需求，则可以选择自己动手创建一个类似的批处理规范化函数[^2]。 ```python def batch_norm(x, is_training=True): beta = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[x.shape[-1]]), name='beta', trainable=True) gamma = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[x.shape[-1]]), name='gamma', trainable=True) axises = list(range(len(x.get_shape()) - 1)) batch_mean, batch_var = tf.nn.moments(x, axes=axises) ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay=0.99) def mean_var_with_update(): ema_apply_op = ema.apply([batch_mean, batch_var]) with tf.control_dependencies([ema_apply_op]): return tf.identity(batch_mean), tf.identity(batch_var) mean, var = tf.cond(is_training, true_fn=mean_var_with_update, false_fn=lambda: (ema.average(batch_mean), ema.average(batch_var))) normed = tf.nn.batch_normalization(x, mean, var, beta, gamma, 1e-3) return normed ``` 此段代码实现了基本的批归一化逻辑，并通过指数移动平均保存训练期间计算得到的均值与方差以便于推理阶段使用。
评论
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