输入的标准化处理是对图片等输入信息进行标准化处理,使得所有输入的均值为0,方差为1 normalize = T.Normalize([0.485, 0.456, 0.406],[0.229, 0.224, 0.225]) 而Batch Normalization的目的是使各隐藏层输入的均值和方差为任意值 Batch Norm经常使用在mini-batch上,这也是其名称的由来 Batch Normalization是对下面隐藏层进行激活函数操作前的输入Z[l]进行标准层处理 进行的操作有: 1)…

前置阅读:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541——Batch Norm阅读笔记与实现 前置阅读:http://www.zhihu.com/question/38102762——知乎网友 Deep Learning与Bayesian Learning在很多情况下是相通的,随着Deep Learning理论的发展, 我们看到,Deep Learning越来越像Bayesian Learning的一个子集,Deep Learni…

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

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…

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…

Batch Normalization导读 博客转载自:https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51476961 作者: 张俊林 为什么深度神经网络随着网络深度加深,训练起来越困难,收敛越来越慢?这是个在DL领域很接近本质的好问题.很多论文都是解决这个问题的,比如ReLU激活函数,再比如Residual Network,BN本质上也是解释并从某个不同的角度来解决这个问题的. |“Internal Covariate Shift”问题从论文…

1 - 背景 摘要:因为随着前面层的参数的改变会导致后面层得到的输入数据的分布也会不断地改变,从而训练dnn变得麻烦.那么通过降低学习率和小心地参数初始化又会减慢训练过程,而且会使得具有饱和非线性模型的训练变得很困难.我们将这种现象叫做internal covariate shift.BN通过对输入进行归一化从而解决这个问题.在这其中,作者试图让归一化成为模型结构的一部分,并且对每个训练的mini-batch都进行归一化.最后的结果是bn方法可以让我们使用更大的学习率和不用那么小心的初始化.而且…

转自:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 郭耀华's Blog 欲穷千里目,更上一层楼项目主页:https://github.com/guoyaohua/ 博客园 首页 新随笔 联系 订阅 管理 [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.…

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…

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…