为什么要做 batch normalization

最新推荐文章于 2024-09-08 20:20:36 发布
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分类专栏： 学习
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Layer Normalization与Batch Normalization的区别
强化学习曾小健
11-14 537
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深入理解
allein_STR的博客
11-06 1474
Batch Normalization深入理解 1. BN的提出背景是什么？ 统计学习中的一个很重要的假设就是输入的分布是相对稳定的。如果这个假设不满足，则模型的收敛会很慢，甚至无法收敛。所以，对于一般的统计学习问题，在训练前将数据进行归一化或者白化（whitening）是一个很常用的trick。 但这个问题在深度神经网络中变得更加难以解决。在神经网络中，网络是分层的，可以把每一层视为一个单独的分类器，将一个网络看成分类器的串联。这就意味着，在训练过程中，随着某一层分类器的参数的改变，其输出的分布也
Batch Normalization为什么有效？
weixin_43750626的博客
09-08 343
BN的过程，原理解释，以及BN为什么有效？
为什么要 Batch Normalization 批标准化 (深度学习)
weixin_44623752的博客
09-07 1168
为什么要 Batch Normalization 批标准化 (深度学习普通数据标准化每层都做标准化BN 添加位置BN 效果BN 算法 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 在神经网络中, 数据分布对训练会产生影响. 比如某个神经元 x 的值为1,
为什么要做Batch Normalization
林宋的搬砖流水账
12-17 899
2015年的文章《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift》       简单说：BN就是将数据集转化成均值为0，方差为1的矩阵        因为每一层的输出都是一个比较小的数值，多层累积之后数值会非常小，（也可以理解成矩阵的偏移）在学习反传的时候...
莫烦视频笔记--为什么要批标准化（Batch Normalization）？
qq_27318693的博客
09-18 987
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的简介视频中我们提到具有统一规格的数据能让机器学习更容易学到数据之间的规律。 在神经网络中，数据分布对训练会产生影响，比如某个神经元x的值为1，某个weights的初始值为0.1，这样后一层神经元计算的结果就是Wx=0.1，又或者...
深度学习—BN的理解（一）
dbsggal90047018的博客
10-12 1441
0、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分布的。 　　思考一个问题：为什么传统的神经网络在训练开始之前，要对输入的数据做Normaliz...
Batch Normalization
12-17
Our method draws its strength from making normalization a part of the model architecture and performing the normalization for each training mini-batch. Batch Normalization allows us to use much ...
Layer Normalization和Batch Normalization
qq_34184505的博客
09-02 582
归一化是在每个mini-batch的每个通道上进行的。计算的是每个通道在整个mini-batch上的均值和方差。公式中涉及到每个通道的均值 (\mu_c) 和方差 (\sigma_c^2)。归一化是在每个样本的所有特征（即所有通道、所有高度和宽度）上进行的。计算的是每个样本在所有特征上的均值和方差。公式中涉及到每个样本的均值 (\mu_i) 和方差 (\sigma_i^2)。
BatchNormalization和Layer Normalization解析
qq_56047026的博客
06-17 1347
是google团队2015年提出的，能够加速网络的收敛并提升准确率1.Batch Normalization原理图像预处理过程中通常会，如下图所示，对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵，但对于Conv2而言输入的feature map就不一定满足某一分布规律了（而我们BN的目的就是使feature map满足均值为0，方差为1的分布规律。对于一个拥有d维的输入x，我们将对它的每一个维度进行标准化处理。
Batch Normalization(批量归一化)的作用
真心乖宝宝的博客
08-06 9067
较深层神经网络训练时的困扰 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数据分布会发生改变，进而上层的网络需要不停地去适应这些分布变化，使得我们的模型训练变得困难。上述这一现象叫做Internal Covariate Shift。 Internal Covariate Shift 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
BatchNormalization
森宝的博客
03-28 5008
本文仅介绍BatchNormalization的理解，对于原理部分，网上博客资料很详细．　在做图像的神经网络训练时，我们往往每次给神经网络喂食一个batch的数据，当然这些数据指的是一个个的image或者feature map.比如我们batch_size=32，即每次处理32张image或者　feature map.而这一个batch的数据的不能反映出该batch的分布情况，需要将其映射到某个区间上，以反映样本集的分布，这时候就需要使用normalization对数据进行处理．可以参考下面图片理解．使用了
深入理解Batch Normalization原理与作用
热门推荐
litt1e的博客
04-28 1万+
1.为什么需要Normalization 深度学习网络模型训练困难的原因是，cnn包含很多隐含层，每层参数都会随着训练而改变优化，所以隐层的输入分布总会变化，每个隐层都会面临covariate shift的问题。 internal covariate shift（ICS）使得每层输入不再是独立同分布。这就造成，上一层数据需要适应新的输入分布，数据输入激活函数时，会落入饱和区，使得学习效率过低，甚至...
Batch Normalization 详细介绍
最新发布
hello！
09-08 1298
Batch Normalization是一种强大的技术，通过在每一层输入数据上进行归一化处理，显著提高了深度神经网络的训练速度、稳定性和泛化能力。尽管有一些局限性，但在大多数情况下，BatchNorm仍然是深度学习中的标准组件之一。
批标准化Batch Normalization的作用、算法及优点
import_torch_as_tf
03-24 4052
1. 作用 神经网络在训练的时候随着网络层数的加深，激活函数的输入值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近，从而导致在反向传播时浅层的神经网络的梯度消失。而batch normalization的作用是通过规范化的手段，将越来越偏的分布拉回到标准化的分布，使得激活函数的输入值落在激活函数对输入比较敏感的区域，从而使梯度变大，加快学习收敛速度，避免梯度消失的问题。 2. 算法 在训练时记录每一个mini-batch的均值和方差，在测试时利用训练均值和方差的无偏估计来进行BN操作。 3. 优点
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 3819
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。
【深度学习】批归一化（Batch Normalization）
weixin_33918357的博客
02-19 1668
BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。 从字面意思看来Batch Normalization（简称BN）就是对每一批数据进行归一化，确实如此，对于训练中某一个batch的数据{x1,...
为什么会出现Batch Normalization层
NodYoung
04-21 9631
训练模型时的收敛速度问题众所周知，模型训练需要使用高性能的GPU，还要花费大量的训练时间。除了数据量大及模型复杂等硬性因素外，数据分布的不断变化使得我们必须使用较小的学习率、较好的权重初值和不容易饱和的激活函数（如sigmoid，正负两边都会饱和）来训练模型。这样速度自然就慢了下来。下面先简单示例一下数据分布的不断变化为什么会带来这些问题，如图： 我们使用Wx+b=0对小黄和小绿进行分类。由于
batch normalization是做什么用的？
05-17
Batch normalization是一种用于加速深度神经网络训练的技术。它通过在每个小批量的数据中对每个神经元的输入进行标准化，来使得神经网络的学习更加稳定和快速。通过将输入标准化到一个较小的范围内，即使在网络的后...
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