神经网络Batch Normalization——学习笔记

训练神经网络的过程,就是在求未知参数(权重).让网络搭建起来,得到理想的结果. 分类-监督学习. 反向传播求权重:每一层在算偏导数.局部梯度,链式法则. 激活函数: sigmoid仅中间段趋势良好对复杂的神经网络(累计),会出现梯度消失.梯度爆炸训练网络是为了求权重: 反向传播方法,更新权重: 使用的是梯度来更新,如果梯度趋近于0, sigmoid梯度最大才0.25. Batch Normalization BN解决了梯度消失同时保留非线性. ICS现象(internel shift)输入…

深度学习（二十九）Batch Normalization 学习笔记

Batch Normalization 学习笔记原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者:hjimce 一.背景意义本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>,这个算法目前已经被大量的应用,最新的文献算…

Batch Normalization 学习笔记

原文:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541 今年过年之前,MSRA和Google相继在ImagenNet图像识别数据集上报告他们的效果超越了人类水平,下面将分两期介绍两者的算法细节. 这次先讲Google的这篇<Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>,主要是因为这里面的思想比较…

batch normalization学习理解笔记

batch normalization学习理解笔记最近在Andrew Ng课程中学到了Batch Normalization相关内容,通过查阅资料和原始paper,基本上弄懂了一些算法的细节部分,现在总结一下. 1. batch normalization算法思想的来源不妨先看看原文的标题:Batch normalization:acclerating deep network training by reducing internal covariate shift.字面意思即:Batch…

从零开始构建并编写神经网络---Keras【学习笔记】[1/2]

Keras简介: Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架. Keras是一个高层神经网络API,支持快速实验,能够把你的idea迅速转换为结果,如果有如下需求,可以优先选择Keras: 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合无缝CPU和GPU切换 Keras官网首页一.背景本次构建神经网络最终目的:输入一张手写数字图片后,网络输出该图片对应的数字. 二.Keras代码…

神经网络与深度学习笔记 Chapter 1.

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/zhangcaiwang/p/6875533.html sigmoid neuron 微小的输入变化导致微小的输出变化,这种特性将会使得学习称为可能.但是在存在感知器的网络中,这是不可能的.有可能权重或偏置(bias)的微小改变将导致感知器输出的跳跃(从0到1),从而导致此感知器后面的网络以一种难以理解的方式发生巨大的改变.解决这一问题就要使用另外一种人工神经元-sigmoid神经元(也叫逻辑神经元). sigmoid神经元的输入不只…

神经网络与深度学习笔记 Chapter 6之卷积神经网络

深度学习 Introducing convolutional networks:卷积神经网络介绍卷积神经网络中有三个基本的概念:局部感受野(local receptive fields), 共享权重( shared weights), 池化( pooling). 与前面的神经网络不同,在这里我们用下图中的矩阵来表示输入神经元. 在cnn中,输入层的一个区域(例如,5 * 5)对应下一层隐含层中的一个神经元,这个区域就是一个局部感受野.如下图所示: 通过在输入矩阵中滑动局部感受野来对应隐含层中的…

神经网络与深度学习笔记 Chapter 3.

交叉熵交叉熵是用于解决使用二次代价函数时当单个神经元接近饱和的时候对权重和bias权重学习的影响.这个公式可以看出,当神经元饱和的时候,sigma的偏导接近于0,w的学习也会变小.但是应用交叉熵作为代价函数的话,只有当所有的神经元接近0或者1的时候才会出现这种情况.它解决了初始化w和bias时坏的w和bias带来的影响. 交叉熵对w求偏导: ,,,,有最后得出: 由该公式可以看出,只有大部分样例的输出接近期望值时,w的学习才会变缓.bias同理. 上面的讨论只针对有一个神经元的网络. 如果…

神经网络与深度学习笔记 Chapter 2.

转载请注明出处http://www.cnblogs.com/zhangcaiwang/p/6886037.html 以前都没有正儿八经地看过英文类文档,神经网络方面又没啥基础,结果第一章就花费了我将近一周的晚上.不过还是有收获的,希望英文阅读水平越来越高吧. 上一章讲解了神经网络如何通过梯度下降学习权重和偏差,但是没有讲解代价函数(cost function)的梯度是怎么求解的.本章中主要讲解一个用来计算代价函数梯度的快速算法:反向传播(backpropagation)算法. Warm up:…

神经网络系列学习笔记(四)——神经网络之RNN学习笔记

不同于传统的FNNs(Feed-forward Neural Networks,前向反馈神经网络),RNNs引入了定向循环,能够处理那些输入之间前后关联的问题. RNNs的目的是用来处理序列数据. 具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中,即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的,并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出. LSTM Networks: 它与一般的RNNs结构本质上并没有什么不同,只是使用了不同的函数去去计算隐藏层的状态. 已经证明…

神经网络系列学习笔记(二)——神经网络之DNN学习笔记

一.单层感知机(perceptron) 拥有输入层.输出层和一个隐含层.输入的特征向量通过隐含层变换到达输出层,在输出层得到分类结果: 缺点:无法模拟稍复杂一些的函数(例如简单的异或计算). 解决办法:多层感知机. 二.多层感知机(multilayer perceptron) 有多个隐含层的感知机. 多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷,同时,更多的层数使得神经网络可以模拟显示世界中更加复杂的情形. 多层感知机给我们的启示是,神经网络的层数直接决定它的刻画能力——利用每层更少的神经元拟合更…

神经网络之 Batch Normalization

知乎 csdn Batch Normalization 学习笔记原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者:hjimce 一.背景意义本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>,这个算法目前已经被大量的应…

优化深度神经网络（三）Batch Normalization

Coursera吴恩达<优化深度神经网络>课程笔记(3)-- 超参数调试.Batch正则化和编程框架 1. Tuning Process 深度神经网络需要调试的超参数(Hyperparameters)较多,包括: :学习因子 :动量梯度下降因子 :Adam算法参数 #layers:神经网络层数 #hidden units:各隐藏层神经元个数 learning rate decay:学习因子下降参数 mini-batch size:批量训练样本包含的样本个数超参数之间也有重要性差异. 1.通常…

Deep Learning 27：Batch normalization理解——读论文“Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift ”——ICML 2015

这篇经典论文,甚至可以说是2015年最牛的一篇论文,早就有很多人解读,不需要自己着摸,但是看了论文原文Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift 和下面的这些解读之后,还有感觉有些不明白.比如, 是怎么推导出来的,我怎么就是没搞懂呢? 1.论文翻译:论文笔记-Batch Normalization 2.博客专家黄锦池的解读:深度学习(二十九)Batch…

DeepLearning.ai学习笔记汇总

第一章神经网络与深度学习(Neural Network & Deeplearning) DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week3浅层神经网络 DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week4深层神经网络第二章改善深层神经网络 DeepLearning.ai学习笔记(二)改善深层神经网络:超参数调试.正则化以及优化--Week1深度学习的实用层面 DeepLearning.ai学习笔记(二)改善深层神经网络:超参数调试.正则化以…

caffe︱深度学习参数调优杂记+caffe训练时的问题+dropout/batch Normalization

一.深度学习中常用的调节参数本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优一般来说,前1000步,很大,0.1:到了后面,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo…

论文笔记：Batch Normalization

在神经网络的训练过程中,总会遇到一个很蛋疼的问题:梯度消失/爆炸.关于这个问题的根源,我在上一篇文章的读书笔记里也稍微提了一下.原因之一在于我们的输入数据(网络中任意层的输入)分布在激活函数收敛的区域,拿 sigmoid 函数举例: 如果数据分布在 [-4, 4] 这个区间两侧,sigmoid 函数的导数就接近于 0,这样一来,BP 算法得到的梯度也就消失了. 之前的笔记虽然找到了原因,但并没有提出解决办法.最近在实战中遇到这个问题后,束手无策之际,在网上找到了这篇论文 Batch Normal…

Deep Q-Network 学习笔记（二）—— Q-Learning与神经网络结合使用（有代码实现）

参考资料: https://morvanzhou.github.io/ 非常感谢莫烦老师的教程 http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm http://www.cnblogs.com/dragonir/p/6224313.html 这篇文章也是用非常简单的说明将 Q-Learning 的过程给讲解清楚了 http://www.cnblogs.com/jinxulin/tag/%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E5%A…

【深度学习】批归一化（Batch Normalization）

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,x2,...,xn},注意这个数据是可以输入也可以是网络中间的某一层输出.在BN出现之前,…

【深度学习】深入理解Batch Normalization批标准化

这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出. 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.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.本文是对论文<Batch Normalization: A…

深度学习之Batch Normalization

在机器学习领域中,有一个重要的假设:独立同分布假设,也就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的,否则在训练集上学习到的模型在测试集上的表现会比较差.而在深层神经网络的训练中,当中间神经层的前一层参数发生改变时,该层的输入分布也会发生改变,也就是存在内部协变量偏移问题(Internal Covariate Shift),从而造成神经层的梯度消失,模型收敛过慢的问题. Batch Normalization(BN,批量标准化)就是一种解决内部协变量偏移问题的方法,它通过对神经网络的中间层进行逐层归…

Batch normalization:accelerating deep network training by reducing internal covariate shift的笔记

说实话,这篇paper看了很久,,到现在对里面的一些东西还不是很好的理解. 下面是我的理解,当同行看到的话,留言交流交流啊!!!!! 这篇文章的中心点:围绕着如何降低 internal covariate shift 进行的, 它的方法就是进行batch normalization. internal covariate shift 和 batch normalization 1. 什么是 internal covariate shift呢? 简单地理解为一个网络或system的输入的dirs…

深度学习基础系列（九）| Dropout VS Batch Normalization? 是时候放弃Dropout了

Dropout是过去几年非常流行的正则化技术,可有效防止过拟合的发生.但从深度学习的发展趋势看,Batch Normalizaton(简称BN)正在逐步取代Dropout技术,特别是在卷积层.本文将首先引入Dropout的原理和实现,然后观察现代深度模型Dropout的使用情况,并与BN进行实验比对,从原理和实测上来说明Dropout已是过去式,大家应尽可能使用BN技术. 一.Dropout原理根据wikipedia定义,dropout是指在神经网络中丢弃掉一些隐藏或可见单元.通常来说,是在神…

深度学习基础系列（七）| Batch Normalization

Batch Normalization(批量标准化,简称BN)是近些年来深度学习优化中一个重要的手段.BN能带来如下优点: 加速训练过程: 可以使用较大的学习率: 允许在深层网络中使用sigmoid这种易导致梯度消失的激活函数: 具有轻微地正则化效果,以此可以降低dropout的使用. 但为什么BN能够如此有效?让我们来一探究竟. 一.Covariate Shift Convariate shift是BN论文作者提出来的概念,其意是指具有不同分布的输入值对深度网络学习的影响.举个例子,假设我们有…

Batch Normalization原理及其TensorFlow实现——为了减少深度神经网络中的internal covariate shift，论文中提出了Batch Normalization算法，首先是对”每一层“的输入做一个Batch Normalization 变换

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,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上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi…