TensorFlow batch normalize的使用 batch normalize 经常与CNN搭配使用,据一些研究表面,在RNN层数不是很深的时候使用batch normalize是会用损害作用的.下面介绍下TensorFlow bath normalize的用法 tf.layers.batch_normalization() 直接把想normalize的张量传入此函数即可,不过需要注意的是,其有一个training参数,通过设置此参数用来区分此时是训练阶段还是验证或测试阶段. 然而,…

Tensorflow Batch normalization函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 stackoverflow上tensorflow实现BN的不同函数的解释 最近在运行程序时需要使用到Batch normalization方法,虽然网上有很多资料,但是说法各异而且没有完全准确的,很多使用了Tensorflow中TF.slim高层封装,自己不是很明白.现在我将自己搜集的资料进行整理,便于以后查阅. 关于Batch normalization Tens…

这两天一直在看tensorflow中的读取数据的队列,说实话,真的是很难懂.也可能我之前没这方面的经验吧,最早我都使用的theano,什么都是自己写.经过这两天的文档以及相关资料,并且请教了国内的师弟.今天算是有点小感受了.简单的说,就是计算图是从一个管道中读取数据的,录入管道是用的现成的方法,读取也是.为了保证多线程的时候从一个管道读取数据不会乱吧,所以这种时候 读取的时候需要线程管理的相关操作.今天我实验室了一个简单的操作,就是给一个有序的数据,看看读出来是不是有序的,结果发现是有序的,所以…

https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51899683 一.构建路线 个人感觉对于任何一个深度学习库,如mxnet.tensorflow.theano.caffe等,基本上我都采用同样的一个学习流程,大体流程如下: (1)训练阶段:数据打包->网络构建.训练->模型保存->可视化查看损失函数.验证精度 (2)测试阶段:模型加载->测试图片读取->预测显示结果 (3)移植阶段:量化.压缩加速->微调->C++移植打…

课程主页:http://cs231n.stanford.edu/   Introduction to neural networks -Training Neural Network ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________…

Inception V2网络中的代表是加入了BN(Batch Normalization)层,并且使用 2个 3*3卷积替代 1个5*5卷积的改进版,如下图所示: 其特点如下: 学习VGG用2个 3*3卷积代替 Inception V1中的 5*5大卷积.这样做在减少参数(3*3*2+2 –> 5*5+1)的同时可以建立更多的非线性变换,增强网络对特征的学习能力.如下图所示,2个 3*3卷积的效果与一个 5*5 卷积的效果类似: 在 Inception V1中加入BN层,以减少 Internal…

看mnist数据集上其他人的CNN模型时了解到了Batch Normalization 这种操作.效果还不错,至少对于训练速度提升了很多. batch normalization的做法是把数据转换为0均值和单位方差 这里分五部分简单解释一下Batch Normalization (BN).1. What is BN?顾名思义,batch normalization嘛,就是“批规范化”咯.Google在ICML文中描述的非常清晰,即在每次SGD时,通过mini-batch来对相应的activati…

批量归一化 论文地址:https://arxiv.org/abs/1502.03167 批量归一化基本上是现在模型的标配了. 说实在的,到今天我也没搞明白batch normalize能够使得模型训练更稳定的底层原因,要彻底搞清楚,涉及到很多凸优化的理论,需要非常扎实的数学基础才行. 目前为止,我理解的批量归一化即把每一层输入的特征,统一变换到统一的尺度上来,避免各个特征的单位不统一的情况.即把每一个特征的分布都转变为均值为0,方差为1的分布. 然后在变换后的数据的基础上加一个线性变换. 关于b…

# 23 Batch Normalization import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt ACTIVATION = tf.nn.tanh N_LAYERS = 7 N_HIDDEN_UNITS = 30 def fix_seed(seed=1): # reproducible np.random.seed(seed) tf.set_random_seed(seed) def plot_h…

BatchNormalzation是一种解决深度神经网络层数太多,而没有办法有效前向传递的问题,因为每层的输出值都会有不同的均值和方差,所以输出数据的分布也不一样. 如果对于输入的X*W本身得到的值通过tanh激活函数已经输出为1,在通过下一层的神经元之后结果并没有什么改变,因为该值已经很大(神经网络过敏感问题) 对于这种情况我们可以首先做一些批处理正则化 可以看出没有BN的时候,每层的值迅速全部都变为0,也可以说,所有的神经元迅速都已经死去了,而有BN,relu之后,每层的值都能有一个比较好的…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由云计算基础发表于云+社区专栏 源码下载地址请点击原文查看. 初学机器学习,写篇文章mark一下,希望能为将入坑者解点惑.本文介绍一些机器学习的入门知识,从安装环境到跑通机器学习入门程序MNIST demo. 内容提纲: 环境搭建 了解Tensorflow运行机制 MNIST(手写数字识别 ) softmax性线回归 MNIST 深度卷积神经网络(CNN) tools 工具类 CPU & GPU & multi GPU 学习资…

参考:https://blog.csdn.net/AbstractSky/article/details/76769202 https://blog.csdn.net/jsliuqun/article/details/62418778 一.函数记录 1.glob.glob(“图片路径”) 用于将数据集里图片路径储存到列表里 2.np.fliplr(矩阵) 翻转矩阵左右 >>> A = np.diag([1.,2.,3.]) >>> A array([[ 1., 0.,…

公开课笔记 Bias & variance bias: 1. more epoch 2. deeper network 3.hyperparameters variance : larger dataset 2. regularization regularization L2 norm: weight decay dropout regularization dropout:在反向传播误差更新权值时候,随机删除一部分hidden units,以防止过拟合. other methods for…

github代码:https://github.com/Chet1996/pytorch-UNet 0 - Abstract 这篇文章是生物学会议ICMICCAI2015的文章,主要针对的是生物影像进行分割.由于普遍认为深度学习需要大量的样本进行训练,而生物医学领域上的数据量比较少,所以本文提出了一种网络和训练策略,依靠数据增强等技巧有效的利用了有限的标签信息.该体系结构包括捕捉上下文的收缩路径(contracting path)和实现精确定位的对称扩展路径(symmetric expandin…

BERT 课程笔记 1. 传统方案遇到的问题 BERT的核心在于Transformer,Transformer就类似seq2seq网络输入输出之间的网络结构. 传统的RNN网络:最大的问题,因为不能并行计算,所以往往深度不够. 传统的word2vec:同一个词一经训练词向量便确定了下来,缺乏适应不同语境的灵活性. 2. 注意力机制的作用 注意力机制的作用是能够体现句子中的重点词,而不是把所有词都同等看待.类似图右体现的关注热点区域. self-attention举例:两个句子中it的指代是不同的…

解析: skip connection 就是一种跳跃式传递.在ResNet中引入了一种叫residual network残差网络结构,其和普通的CNN的区别在于从输入源直接向输出源多连接了一条传递线,这是一种identity mapping,也就是所谓的恒等映射,用来进行残差计算.这叫是shortcut connection,也叫skip connection.其效果是为了防止网络层数增加而导致的梯度弥散问题与退化问题. https://cloud.tencent.com/developer/n…

问题 训练神经网络是一个很复杂的过程,在前面提到了深度学习中常用的激活函数,例如ELU或者Relu的变体能够在开始训练的时候很大程度上减少梯度消失或者爆炸问题.但是却不能保证在训练过程中不出现该问题,例如在训练过程中每一层输入数据分布发生了改变我们就需要使用更小的learning rate去训练,这一现象被成为internal covariate shift,Batch Normalization能够很好的解决这一问题.目前该算法已经被广泛应用在深度学习模型中,该算法的强大至于在于: 可以选择一…

问题 训练神经网络是一个很复杂的过程,在前面提到了深度学习中常用的激活函数,例如ELU或者Relu的变体能够在开始训练的时候很大程度上减少梯度消失或者爆炸问题,但是却不能保证在训练过程中不出现该问题,例如在训练过程中每一层输入数据分布发生了改变了,那么我们就需要使用更小的learning rate去训练,这一现象被称为internal covariate shift,Batch Normalization能够很好的解决这一问题.目前该算法已经被广泛应用在深度学习模型中,该算法的强大至于在于: 可…

学卷积神经网络的理论的时候,我觉得自己看懂了,可是到了用代码来搭建一个卷积神经网络时,我发现自己有太多模糊的地方.这次还是基于MINIST数据集搭建一个卷积神经网络,首先给出一个基本的模型,然后再用Batch Norm.Dropout和早停对模型进行优化:在此过程中说明我在调试代码过程中遇到的一些问题和解决方法. 一.搭建基本的卷积神经网络 第一步:准备数据 在<Hands on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow>这本书上,用的…

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训…

首先介绍数据读取问题,现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset,具体的细节不在这里赘述,看官方文档更清楚,这里主要记录一下官方文档没有提到的坑,以示"后人".因为是记录踩过的坑,所以行文混乱,见谅. I 问题背景 不感兴趣的可跳过此节. 最近在研究ENAS的代码,这个网络的作用是基于增强学习,能够自动生成合适的网络结构.原作者使用TensorFlow在cifar10上成功自动生成了网络结构,并取得了不错的效果. 但问题来了,此时我需要将代码转移…

网上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客,发现写的都不是很好,在此总结下: 1.原理 公式如下: y=γ(x-μ)/σ+β 其中x是输入,y是输出,μ是均值,σ是方差,γ和β是缩放(scale).偏移(offset)系数. 一般来讲,这些参数都是基于channel来做的,比如输入x是一个16*32*32*128(NWHC格式)的feature map,那么上述参数都是128维的向量.其中γ和β是可有可无的,有的话,就是一个可以学习的参数(参与前向后向),没…

机器学习中数据读取是很重要的一个环节,TensorFlow也提供了很多实用的方法,为了避免以后时间久了又忘记,所以写下笔记以备日后查看. 最普通的正常情况 首先我们看看最普通的情况: # 创建0-10的数据集,每个batch取个数. dataset = tf.data.Dataset.range(10).batch(6) iterator = dataset.make_one_shot_iterator() next_element = iterator.get_next() with tf.S…

原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_40759186/article/details/87547795 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 用pytorch做dropout和BN时需要注意的地方 pytorch做dropout: 就是train的时候使用dropout,训练的时…

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.…

在深度学习中为了提高训练速度,经常会使用一些正正则化方法,如L2.dropout,后来Sergey Ioffe 等人提出Batch Normalization方法,可以防止数据分布的变化,影响神经网络需要重新学习分布带来的影响,会降低学习速率,训练时间等问题.提出使用batch normalization方法,使输入数据分布规律保持一致.实验证明可以提升训练速度,提高识别精度.下面讲解一下在Tensorflow中如何使用Batch Normalization 有关Batch Normalizat…

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…

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.…

1. 在我们学习中,调试超参数是非常重要的. 超参数的调试可以是a学习率,(β1和β2,ε)在Adam梯度下降中使用, layers层数, hidden units 隐藏层的数目, learning_rate_dacay 学习率衰减, mini-batch size 每次迭代的样本数目 当需要调节的参数的数目较多时,我们通常使用随机参数选择进行参数调节. 比如学习率的范围为0.0001 - 1 , 在0.0001-0.001之间,样本随学习率的变化较大,因此有必要增加这部分的权重,我们使用log…

使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴恩达deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 """ 大多数情况下,您将能够使用高级功能,但有时您可能想要在较低的级别工作.例如,如果您想要实现一个新特性-一些新的内容,那么TensorFlow还没有包括它的高级实现, 比如LSTM中的批处理规范化--那么您可能需要知道一些事情. 这…