模型训练与范数L2归一化----图像检索---有疑问的？

最新推荐文章于 2024-01-27 22:07:35 发布
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分类专栏： pytorch 图像检索
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37721058/article/details/97777153
本文介绍了L2范数归一化在模型训练和图像检索中的应用，强调了它能提升测试效果，防止梯度消失和爆炸，并在正则化、归一化和标准化之间进行了区分。L2范数归一化使得欧式距离和余弦相似度等价，方便处理聚类问题。同时，文章讨论了训练中何时使用L2范数归一化对模型收敛速度的影响，提出了一种可能需要深入研究的现象：不使用归一化可能使模型更快收敛。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

当最后的结果，使用了下面的方法后，测试的效果得到了明显的提升。质量的飞跃啊！！！！

glo = glo.view(glo.size(0),-1)
#print('glosize2',glo.shape)
x=glo
#x = torch.cat((glo,ocr),dim = 1,out = None)
x_norm = x.norm(p=2, dim=1, keepdim=True) + 1e-8
x = x.div(x_norm)

第一个是概念区分：归一化、正则化、标准化的区别

归一化是为了消除不同数据之间的量纲，方便数据比较和共同处理，比如在神经网络中，归一化可以加快训练网络的收敛性；

标准化是为了方便数据的下一步处理，而进行的数据缩放等变换，并不是为了方便与其他数据一同处理或比较，比如数据经过零-均值标准化后，更利于使用标准正态分布的性质，进行处理；

正则化而是利用先验知识，在处理过程中引入正则化因子(regulator)，增加引导约束的作用，比如在逻辑回归中使用正则化，可有效降低过拟合的现象。

https://blog.youkuaiyun.com/power0405hf/article/details/53456162
https://blog.youkuaiyun.com/u011092188/article/details/78174804 这篇更加清晰

在这里插入图片描述

第二补充：BN层的作用：

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