Ba, Jimmy Lei, Jamie Ryan Kiros, and Geoffrey E. Hinton. "Layer normalization." arXiv preprint arXiv:1607.06450 (2016). Batch Normalization是对每个神经元做归一化(cnn是对每个feature map做归一化),主要是为了解决internal covariate shift的问题. 作者提出,对于RNN这种没法用mini-batch的网络,没办法用B…

深度神经网络难训练一个重要的原因就是深度神经网络涉及很多层的叠加,每一层的参数变化都会导致下一层输入数据分布的变化,随着层数的增加,高层输入数据分布变化会非常剧烈,这就使得高层需要不断适应低层的参数更新.为了训练好模型,我们需要谨慎初始化网络权重,调整学习率等. 本篇博客总结几种归一化办法,并给出相应计算公式和代码. 归一化层,目前主要有这几个方法,Batch Normalization(2015年).Layer Normalization(2016年).Instance Normalizati…

Batch Normalization:对一个mini batch的样本,经过一个nueron(或filter)后生成的feature map中的所有point进行归一化.(纵向归一化) Layer Normalization:对单个样本,经过一个卷积层的所有neuron(或filter)后生成的feature map中的所有point进行归一化.(横向归一化)…

Layer Normalization 总览 针对同一通道数的图片的H*W进行层正则化,后面的γ和β是可以学习的参数,其中这两个的维度和最后一个的维度相同 例如特征图矩阵维度为[3, 577, 768], 那么γ和β的维度均为Tensor(768,) step1:代码示例1 import torch import torch.nn as nn input = torch.tensor( [ [ [ [2., 2.], [3., 3.] ], [ [3., 3.], [2., 2.] ] ], […

深度学习中优化操作: dropout l1, l2正则化 momentum normalization 1.为什么Normalization?     深度神经网络模型的训练为什么会很困难?其中一个重要的原因是,深度神经网络涉及到很多层的叠加,而每一层的参数更新会导致上层的输入数据分布发生变化,通过层层叠加,高层的输入分布变化会非常剧烈,这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新.为了训好模型,我们需要非常谨慎地去设定学习率.初始化权重.以及尽可能细致的参数更新策略. 对于每一层网络得到输出向…

Normalization(归一化) 写这一篇的原因是以前只知道一个Batch Normalization,自以为懂了.结果最近看文章,又发现一个Layer Normalization,一下就懵逼了.搞不懂这两者的区别.后来是不查不知道,一查吓一跳,Normalization的方法五花八门,Batch Normalization, Layer Normalization, Weight Normalization, Cosine Normalization, Instance Normaliza…

一.批规范化 Batch Normalization 转自: http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313    https://zhuanlan.zhihu.com/p/38176412 [简洁] 白化whitening:https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50864602 layer normalization:https://www.leiphone.com/news/2016…

深度剖析 | 可微分学习的自适配归一化 (Switchable Normalization) 作者:罗平.任家敏.彭章琳 编写:吴凌云.张瑞茂.邵文琪.王新江 转自:知乎.原论文参考arXiv:1806.10779和代码Github. 导读:归一化技术已经成为深度学习系统必不可少的重要组成部分,对优化神经网络的参数.提高泛化性能有着重要作用.这些归一化方法包括但不限于批归一化BN(Batch Normalization),实例归一化IN(Instance Normalization),和层归一化…

深度学习模型中的Normalization 数据经过归一化和标准化后可以加快梯度下降的求解速度,这就是Batch Normalization等技术非常流行的原因,Batch Normalization使得可以使用更大的学习率更稳定地进行梯度传播,甚至增加网络的泛化能力. 1 什么是归一化/标准化 Normalization是一个统计学中的概念,可以称它归一化或者规范化,它并不是一个完全定义好的数学操作(如加减乘除).它通过将数据进行偏移和尺度缩放调整,在数据预处理时是非常常见的操作,在网络的中间…

『教程』Batch Normalization 层介绍 知乎:详解深度学习中的Normalization,BN/LN/WN 一.两个概念 独立同分布(independent and identically distributed) 独立同分布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 白化(whitening) 去除特征之间的相关性 —> 独立: 使得所有特征具有相同的均值和方差 —> 同分布. 二.问题 1.抽象程度高的层难以训练 深度神经网络涉及到很多层的叠加,而每一…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/33173246 阅读笔记 1. normalization whiting - PCA 2. Internal Covariate Shift,简称 ICS. "源空间(source domain)和目标空间(target domain)的数据分布(distribution)不一致 ",covariate shift 就是分布不一致假设之下的一个分支问题,它是指源空间和目标空间的条件概率是一致的,但是其边缘概率不同. 输入的数…

Batch Normalization(简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被提出.BN 是深度学习进展中里程碑式的工作之一,无论是希望深入了解深度学习,还是在实践中解决实际问题,BN 及一系列改进 Normaliza…

加速网络收敛——BN.LN.WN与selu 自Batch Norm出现之后,Layer Norm和Weight Norm作为Batch Norm的变体相继出现.最近又出来一个很”简单”的激活函数Selu,能够实现automatic rescale and shift.这些结构都是为了保证网络能够堆叠的更深的基本条件之一.除了这四种,还有highway network与resnet. Batch Norm BN对某一层激活值做batch维度的归一化,也就是对于每个batch,该层相应的output…

作者:Yuxin,Wu Kaiming He 机构:Facebook AI Research (FAIR) 摘要:BN是深度学习发展中的一个里程碑技术,它使得各种网络得以训练.然而,在batch维度上进行归一化引入如下问题——BN的错误会随着batch size的减小而急剧增加,这是由batch不正确的统计估计造成的.这就限制了BN用于训练由于显存消耗不足而导致batch size受限的大型网络和迁移特征到如检测.分割以及视频等计算机视觉任务.在此论文中,作者提出了Group Normaliza…

来源:https://www.chainnews.com/articles/504060702149.htm 机器之心专栏 作者:张俊林 Batch Normalization (简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被…

神经网络中有各种归一化算法:Batch Normalization (BN).Layer Normalization (LN).Instance Normalization (IN).Group Normalization (GN).从公式看它们都差不多,如 (1) 所示:无非是减去均值,除以标准差,再施以线性映射. Batch Normalization Batch Normalization (BN) 是最早出现的,也通常是效果最好的归一化方式.feature map: 包含 N 个样本,每…

详解深度学习中的Normalization,BN/LN/WN 讲得是相当之透彻清晰了 深度神经网络模型训练之难众所周知,其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Norm 大法自 2015 年由Google 提出之后,就成为深度学习必备之神器.自 BN 之后, Layer Norm / Weight Norm / Cosine Norm 等也横空出世.本文从 Normalization 的背景讲起,用一个公式概括 Normalization 的基本思…

前言 Face book AI research(FAIR)吴育昕-何恺明联合推出重磅新作Group Normalization(GN),提出使用Group Normalization 替代深度学习里程碑式的工作Batch normalization,本文将从以下三个方面为读者详细解读此篇文章: What's wrong with BN ? How GN work ? Why GN work ? Group Normalizition是什么 一句话概括,Group Normalization(G…

参考:https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81037416 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(2019年): 将输入的图像shape记为[N, C, H, W],这几个…

如何理解归一化(Normalization)对于神经网络(深度学习)的帮助? 作者:知乎用户链接:https://www.zhihu.com/question/326034346/answer/730051338来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 回顾一下围绕normalization的一些工作(由最新到最旧的BatchNorm): 2019,Weight Standardization(没有发表,但是有大佬Alan Yuille加持) Weight…

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/bn_and_initialize.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/bn_in_123_dim.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/norma…

目录 概 主要内容 Batch Normalization Layer Normalization Instance Normalization Group Normalization Ioffe S. and Szegedy C. Batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. In International Conference on Machine…

转自:https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers Awesome - Most Cited Deep Learning Papers A curated list of the most cited deep learning papers (since 2010) I believe that there exist classic deep learning papers which are worth reading re…

R2RT   Written Memories: Understanding, Deriving and Extending the LSTM Tue 26 July 2016 When I was first introduced to Long Short-Term Memory networks (LSTMs), it was hard to look past their complexity. I didn’t understand why they were designed the…

1. 概况 1.1 任务 口语理解(Spoken Language Understanding, SLU)作为语音识别与自然语言处理之间的一个新兴领域,其目的是为了让计算机从用户的讲话中理解他们的意图.SLU是口语对话系统(Spoken Dialog Systems)的一个非常关键的环节.下图展示了口语对话系统的主要流程. SLU主要通过如下三个子任务来理解用户的语言: 领域识别(Domain Detection) 用户意图检测(User Intent Determination) 语义槽填充(…

在港科大rnet(https://github.com/HKUST-KnowComp/R-Net) 实现的基础上做了复现 采用melt框架训练,原因是港科大实现在工程上不是很完美,包括固定了batch size,固定了context 长度为400,过滤了超过长度的context,每个batch长度都固定到400. melt框架支持dynamic batch size, dynamic batch length,多gpu,修复了bucket的问题,目前采用长度<=400 batch size 64…

Reading Comprehension(RC) 阅读理解对于机器来说, 是一项非常艰巨的任务.google提出QANet, 目前(2018 0505)一直是SQuAD的No. 1. 今天简单地与大家分享一下. SQuAD Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) [1] 阅读理解理解数据集,包含100,000+ 的数据样本,采用众包的方式,对500+的 Wikipedia 文章进行处理,得到(Context, question, answer)…

训练时: 1. 输入正确标签一次性解码出来 预测时: 1. 第一次输入1个词,解码出一个词 第二次输入第一次输入的词和第一次解码出来词一起,解码出来第3个词,这样依次解码,解码到最长的长度或者<pad>.就结束. 训练时,全部输入与预测时一个一个输入是一样的 1. 需要传入词向量 def __init__(self, hp): self.hp = hp self.token2idx, self.idx2token = load_vocab(hp.vocab) # 这里在实际的需求情况下传入自己…

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 谷歌在2017年发表了一篇论文名字教Attention Is All You Need,提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题,比如机器翻译.传统的神经机器翻译大都是利…

Link: Neural Networks for Machine Learning - 多伦多大学 Link: Hinton的CSC321课程笔记 Ref: 神经网络训练中的Tricks之高效BP (反向传播算法) 关于梯度下降的东西,涉及的知识很多,有必要单独一章 Lecture 06 —— mini批量梯度训练及三个加速的方法 (详见链接) 一.mini-批量梯度下降概述 这部分将介绍使用随机梯度下降(SGD)学习来训练NN,着重介绍mini-批量版本,而这个也是现今用的最广泛的关于训练大…