Batch Normalization梯度反向传播推导

最新推荐文章于 2024-04-14 23:18:53 发布
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分类专栏： 深度学习
batchnomal_反向传播之七：BatchNormal层的反向传播
weixin_39673303的博客
01-17 511
最好的学习方法就是把内容给其他人讲明白。如果你看了我的文章感觉一头雾水，那是因为我还没学透。BatchNormal的有效性、重要性就无需多言，起码是残差神经网络(ResNet)至关重要的一层，没有BatchNormal层，别说上千层的网络，就算几十层应该也很困难吧。BatchNormal的前向传播如图：一个数据集有m个数据组成： ,输出为 。整个过程需要学习的量只有两个： . 只是为了防止分母...
Batch Normalization原理 与 反向传播公式推导
北溟客的博客
07-12 841
1.Batch Normalization的动机 在进行深度神经网络训练过程中，每一层的输入的分布在不断训练过程中都会发生变化。我们知道，神经网络每一层都相当于一个概率分布函数，将信息输入该函数，就会输出相应的分类或回归结果。我们最希望的是每次的输入的概率分布都是相同的，这样训练的到的每一层网络都能够更加接近真实的输入输出关系。但是不幸的是，随着网络参数的不断更新，输出结果也在不断变动之中，导致下一层的输入样本的概率分布也在变化。这种分布的改变到比较深的层次就会产生很大影响，深层的神经网络每次更新参数就会变
Batch Normalization反向传播公式的推导
qq_29762941的博客
02-28 794
原文链接：Batch Normalization反向传播公式的推导 代码部分是CS231n的作业。看完推导公式配合作业来加深理解。上面原文已经推导得很清楚了。看原文即可。 再附一篇好的博文:Batch Normalization学习笔记及其实现 ...
Batch Normalization推导过程
u010970514的博客
09-28 1108
一、BN简介 Batch Normalization可谓深度学习的一大利器，可以大大提高训练速度，并带有正则化的效果。其能加速训练的原因是因为消除了每层输出结果中的特征偏移，例如我们在训练一个猫的检测器，如果当前batch中的猫均为白色，那么可能会导致训练过程中某一层的权重分布倾向于“颜色为白色”。然而猫有各种颜色，如果网络只拘泥于白色，会大大降低了训练速度。因此，对Batch Normaliz...
Batch Normalization反方向传播求导
dongapple的博客
08-04 4039
作者给出的批标准化的算法如下： 算法中的ε是一个常量，为了保证数值的稳定性 反向传播求梯度： 因为： 所以： 因为： 所以： 因为： 和 所以： 所以： 对于BN变换是可微分的，随着网络的训练，网络层可以持续学到输入的分布。 BN网络的训练和推断 按照BN方法，输入数据
Batch Normalization原理及其反向传播
weixin_44754861的博客
09-01 561
Batch Normalization的过程及其实现 Batch Normalization可以解决深度神经网络中输入不稳定的问题，并且使得神经网络的梯度大小相对固定。 BN的好处： 1、提高训练速度，使收敛速度加快。 2、增加分类效果。（类似于Dropout的一种防止过拟合的正则化表达式，所以不用Dropout也能达到相当的效果） 3、调参的过程也变得简单，对于初始化要求也 提示：本篇文章为了自己学习使用，也分享给大家， 参考公众号极市平台 作者丨风行天上@知乎 来源丨https://zhuanlan.z
batch normalization原理以及反向传播公式
qq_28778507的博客
11-27 5411
BN是重要的正则化手段，同时也会加速模型的收敛。 首先介绍一下深度神经网络的特性。网络中层与层之间有着高度关联性和耦合性。前一层的输出是后一层的输入。随着训练的进行，网络中的参数也随着梯度下降在不停更新。 一方面，当底层网络中参数发生微弱变化时，由于每一层中的线性变换与非线性激活映射，这些微弱变化随着网络层数的加深而被放大； 另一方面，参数的变化导致每一层的输入分布会发生改变，进而上层的网络需要...
Batch Normalization 和 Batch Renormalization 前向和反向公式详细推导
darknessdarkness的博客
04-10 662
Batch Normalization 和 Batch Renormalization 前向和反向公式详细推导 文章目录Batch Normalization 和 Batch Renormalization 前向和反向公式详细推导一、BN前向传播二、BN的反向传播三、Batch Renormalization1、前向2、反向三、卷积网络中的BN 一、BN前向传播 根据论文‘’Batch Norma...
深入理解 Batch-Normalization 前向传播 forward /反向传播 backward 以及 代码实现
qq_27370437的博客
08-11 4413
深入理解 Batch-Normalization BN 能显著提升神经网络模型的训练速度(论文)，自2015年被推出以来，已经成为神经网络模型的标准层。 现代深度学习框架（如 TF、Pytorch 等）均内置了 BN 层，使得我们在搭建网络轻而易举。这间接造成很多人对于 BN 的理解只停留到在 概念 层面，而没有深入公式数学，详细推导其行为 （前向传播+反向传播）。 本文的主旨则是从数学公式层面，详细推导 BN，并通过代码手动实现BN 层。 一、BN 的 前向传播 让我们从原论文中最出名的一张图开始吧：
Batch Normalization的反向传播解说
macan的博客
02-10 2279
Batch Normalization的反向传播详细解说 Batch Normalization在我的另一篇博客中已经详细说明了，而这篇我将详细介绍下Batch Normalization的反向传播的细节。 先贴张前向和反向传播图： 从左到右，沿着黑色箭头向前传播。输入是一个矩阵X，γ\gammaγ和β\betaβ作为向量。从右到左，沿着红色箭头反向传播，将梯度从上一层分布到γ\gammaγ和β\betaβ，并一直返回到输入。 篇外话，下图中简单说明了正向传播和反向传播的示意图，如果看不懂，建议百度搜索链
Batch Normalization 反向传播（backpropagation ）公式的推导
04-15 6078
What does the gradient flowing through batch normalization looks like ?反向传播梯度下降权值参数更新公式的推导全依赖于复合函数求梯度时的链式法则。
Batch Normalization的前向和反向传播过程
silent_crown的博客
09-28 5654
为什么要batch normalization？ 前向传播 反向传播 1.batch normalization的原理  在反向传播的过程中，是一个w不断叠乘的结果，因为在传播过程中w时一个不确定范围的数值。在反向传播的过程中，如果w多数大于1，会造成梯度爆炸，大多数大于0小于1，会梯度弥散。   为了解决这个问题，就有了Batch Normalization的思想。假设： wunknown=α
深度学习向：Batch Normalization
weixin_40516558的博客
03-01 215
当前面层的权重变化时，下一层的输入也会随着变化，因此他们的分布也会随之变化，此时训练就会变得异常困难。这种现象称为internal covariate shift,处理这种问题的方法是对每层输入进行正则化。作者的方法将正则化作为模型的一部分，每次训练一个mini-batch进行以此正则化。这种方法也可以看作是一种正则化方法，在某种程度上甚至可以用来替代dropout方法。当运用到state...
Batch Normalization 批标准化及其相关数学原理和推导
随风秀舞（diyoosjtu）
04-12 1064
数据经过一层层网络之后，输出的数据分布会发生变化，此现象称为Internal Covariate Shift，会给下一层的网络学习带来困难。 直接对每一层做归一化是不合理的 如果将每一层的输出都归一化为标准正态分布，均值为0，方差为1，会导致网络完全学习不到输入数据的特征，因为所有的特征都被归一化了。 Batch Normalization的步骤 求出整个batch数据的均值： μb=1m∑i=...
Batch Norm层反向传播梯度推导（手写） 结合计算图
jasminefeng的博客
11-08 768
【深度学习笔记】Batch Normalization 以及其如何解决梯度消失问题
浩瀚之水的专栏
01-08 5386
前言 Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。目前几乎已经成为DL的标配了，任何有志于学习DL的同学们朋友们雷迪斯俺的詹特曼们都应该好好学一学BN。BN倒过来看就是NB，因为这个技术确实很NB，虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问。 如何理解BatchNorm?请参考论文：Batch Normalization:
干货 | 这可能全网最好的BatchNorm详解
CAICAI134的博客
04-16 904
其实关于BN层，我在之前的文章“梯度爆炸”那一篇中已经涉及到了，但是鉴于面试经历中多次问道这个，这里再做一个更加全面的讲解。 Internal Covariate Shift（ICS） Batch Normalization的原论文作者给了Internal Covariate Shift一个较规范的定义：在深层网络训练的过程中，由于网络中参数变化而引起内部结点数据分布发生变化的这一过程被称作Internal Covariate Shift。 这里做一个简单的数学定义，对于全链接网络而言，第i层的数学表达可以
【深度学习】BatchNorm、LayerNorm
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研究兴趣：开放集识别、开放世界识别、新类发现、增量学习、少样本学习
04-14 1万+
BatchNorm、LayerNorm的概念、作用、实现
batch normalization 的反向传播是什么样的
05-12
Batch Normalization的反向传播可以用链式法则来推导。下面是一个简单的推导过程： 假设输入为$x$，BN层的输出为$y$，其归一化后的值为$\hat{y}$，缩放和移位后的输出为$z$，BN层的参数为$\gamma$和$\beta$，损失...
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