【深度学习】深度学习中的Normalization

原创 已于 2022-11-22 10:07:58 修改 · 447 阅读 · 0 ·
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#深度学习 #人工智能

于 2022-11-07 15:20:48 首次发布
本文探讨了深度学习中Normalization操作的作用及其对模型性能的影响。通过分析Normalization如何保持各层输出分布的一致性，进而提升训练稳定性和效果。

目录

1 前言

  在debug深度学习模型时，经常会看到normalization操作。但是要一查这个操作到底有啥用处时，经常会看到同一个答案：使得神经网络每一层的分布一致，那么不禁就要问为什么一致就会使得模型的性能提高，本篇文章尝试去了解这个问题的始末。
  本篇博客主要是基于参考文献【1】的知识框架结合个人理解和其它文献整理而成，如有错误或者侵权请各位大佬在文末留言。

2 为什么需要 Normalization

参考文献

[1]详解深度学习中的Normalization，BN/LN/WN
[2]深度学习中的Normalization模型
[3]深度学习中的归一化(normalization)和正则化(regularization)
[4]Pytorch常用张量操作以及归一化算法实现

深度学习中的normalization总结（BN、LN、WN、IN、GN）
gongyuandaye的博客
08-23 2513
独立同分布（iit）的数据可以简化常规机器学习模型的训练、提升机器学习模型的预测能力，因此，在把数据喂给机器学习模型之前，“白化（whitening）”是一个重要的数据预处理步骤。白化一般包含两个目的：（1）去除特征之间的相关性 —— 独立；（2）使得所有特征具有相同的均值和方差 —— 同分布。白化最典型的方法就是PCA。
机器学习数据的标准化（normalization）和归一化
qq_38844711的博客
12-05 1327
数据的标准化（normalization）和归一化 数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。* 从经验上说，归一化是让不同维度之间的特征在数值上有一定比较性，可以大大提高分类器的准确性。 目前数据标准化方法有多种，归结起来...
深度学习中的Normalization总结（BN/LN/WN/IN/GN）
aift的专栏
08-11 7813
文章目录简介独立同分布（i.i.d）Internal Covariate ShiftBatch-Normalization为什么用BNBN怎么操作InferenceBatchNorm的好处 简介 在深度学习领域，Normalization用得很多，最近在学习各种Normalization方法的时候颇有感悟和收获，特此记录。 BN（Batch Normalization）于2015年由 Google...
深度学习基础之-2.5正规方程Normal Equations
Susan Wong
05-17 638
正规方程 Normal Equations 对于线性回归问题，除了前面提到的最小二乘法可以解决一元线性回归的问题外，对于多元线性回归，可以用正规方程来解决，也就是得到一个数学上的解析解。它可以解决下面这个公式描述的问题： (1)y=a0+a1x1+a2x2+⋯+akxky=a_0+a_1x_1+a_2x_2+\dots+a_kx_k \tag{1}y=a0​+a1​x1​+a2​x2​+⋯+ak​...
深入理解深度学习中的Normalization操作
anshuai_aw1的博客
12-13 3691
Normalization, 即标准化, 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。Normalization 可以将数据统一规格, 能让机器学习更容易学习到数据之中的规律。 在深度学习中，Normalization已经成为了标准技术。2015 年Google首先提出了Batch Normalization（BN），源论文地址。自 BN 之后， Laye...
（六）Normalization
我心飞扬
02-06 2786
（六）Normalization why 从图中可以看出，当输入太小或者太大的时候，函数的取值随着输入的变化几乎为0。这样就会发生梯度离散的情况，因此我们很有必要把输入控制在一个小一点的区间内。所以我们通过normalization操作，把输入的值等效变换在一个小一点的区间之内。我们假设变换后的值以0为均值，以σ\sigmaσ为方差，即N(0,σ2)N(0, \sigma ^2)N(0,σ2)。 应用 我们可以把这种方法应用在图像领域，叫做Image Normalization。我们把输入的像素值等效缩放
Normal Equations
a512977208的博客
05-20 264
Normal Equations 的由来 假设我们有m个样本。特征向量的维度为n。因此，可知样本为{(x(1),y(1)), (x(2),y(2)),... ..., (x(m),y(m))},其中对于每一个样本中的x(i),都有x(i)={x1(i), xn(i),... ...,xn(i)}。令 H(θ)=θ0 + θ1x1 +θ2x2 +... + θnxn，则有 若希望H...
深度学习Batch Normalization理论
11-09
深度学习中的Batch Normalization（批量归一化）是一种加速深度神经网络训练的技术，由Sergey Ioffe和Christian Szegedy于Google公司提出。这项技术被广泛应用于深度学习领域，它通过减少网络内部的协变量偏移...
精选资源
五万字总结,深度学习基础.pdf
08-16
深度学习基础知识点总结 本资源摘要信息旨在总结深度学习基础知识点，涵盖了神经网络的基本概念、神经...本资源摘要信息涵盖了深度学习基础知识点的所有方面，为学习深度学习的学生和从业者提供了一个良好的参考资源。
精选资源
深度学习题库大全-hr.docx
06-30
都可以**：过拟合是深度学习中的常见问题，处理方法包括Dropout、分批归一化（Batch Normalization）以及正则化等。 - **A. Dropout**：通过随机“丢弃”一部分神经元的输出，减少模型对特定训练样本的依赖，有助...
精选资源
matlab深度学习基本操作，深度学习讲解
08-19
MATLAB 深度学习基本操作与深度学习讲解 MATLAB 深度学习基本操作是指使用 MATLAB ...在本文中，我们将详细介绍 MATLAB 深度学习基本操作和深度学习讲解，涵盖了深度学习的基本概念、深度学习模型、深度学习算法等。
标准化（Normalization）知识点总结
Mike_honor的博客
07-22 2675
数据标准化就是使数据分布服从均值为0，方差为1的标准正态分布（高斯分布），是深度神经网络中常用的一种手段，常用在激活函数之前。它的使用可以加快模型训练时的收敛速度，使模型训练过程更加稳定，可以起到缓解梯度消失和梯度爆炸，缓解过拟合等作用。常见的标准化操作有4种BatchNormalization(BN)、LayerNormalization(LN)、InstanceNormalization(IN)、GroupNormalization(GN)。下面将详细讲解这4种标准化操作的异同点以及BN的优点。....
normalization (标准化或者正则化)
一路向北
05-24 1334
通常用于 特征标准化的途径有两种, 一种叫做 min max normalization, 他会将所有特征数据按比例缩放到0-1的这个取值区间. 有时也可以是-1到1的区间. 还有一种叫做 standard deviation normalization, 他会将所有特征数据缩放成 平均值为0, 方差为1. 使用这些标准化手段. 我们不仅可以快速推进机器学习的学习速度, 还可以避免机器学习 学得特...
归一化与标准化
“365天深度学习训练营”报名进行中～
07-29 1770
免费辅导、免费咨询）
深度学习基础知识（三）--- Normalization 规范化 操作
朝花&夕拾
12-29 5717
本文部分过程和图片来源于以下参考资料 参考资料： 知乎专栏 - 张俊林 - 深度学习中的Normalization模型 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/43200897 知乎专栏 - Juliuszh - 详解深度学习中的Normalization，BN/LN/WN - https://zhuanlan.zhihu.com/p/33173246 优快云 ...
深度学习 Normalization
Fantastic
10-31 1275
深度学习 Normalization
深度学习—标准化（Normalization）
sunghosts的专栏
04-15 4213
前言 归一化层，目前主要有这几个方法，Batch Normalization（2015年）、Layer Normalization（2016年）、Instance Normalization（2017年）、Group Normalization（2018年）、Switchable Normalization（2018年）； 将输入的shape记为[N, C, H, W]，这几个方法主要的区别就是在： batchNorm是在batch上，对NHW做归一化，对小batchsize效果不好； layerNorm
常用的归一化（Normalization） 方法：BN、LN、IN、GN
qq_38410428的博客
09-29 9394
常用的Normalization方法主要有：Batch Normalization（BN，2015年）、Layer Normalization（LN，2016年）、Instance Normalization（IN，2017年）、Group Normalization（GN，2018年）。它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的，以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。 我们将输入的 fe...
常见的几种normalization方法
木东的博客
04-16 6201
文章目录 几种常见的normalization方法 基本知识 数学原理 Batch Normalization (BN) Layer Normalization (LN) pytorch中的LN Instance Normalization (IN) Group Nor...
深度学习中Tensorflow实现Batch Normalization教程
2. Batch Normalization（BN）：批量归一化是深度学习中用于加速训练过程并提升模型性能的一种技术。它通过在每个小批量数据的输入上归一化，使数据点的均值接近0，标准差接近1，从而解决内部协变量偏移（Internal ...
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