就是因为 batch norm 过后, weight 影响没那么重了,所以 l2 weight decay 的效果就不明显了. 证明了L2正则化与归一化相结合时没有正则化效应.相反,正则化会影响权重的范围,从而影响有效学习率.…

论文名字:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift 论文地址:https://arxiv.org/abs/1502.03167 BN被广泛应用于深度学习的各个地方,由于在实习过程中需要修改网络,修改的网络在训练过程中无法收敛,就添加了BN层进去来替换掉LRN层,网络可以收敛.现在就讲一下Batch Normalization的工作原理. BN层和卷积层…

前面讲了LeNet.AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet.GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文<Going Deeper with Convolutions>提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构,以此为基础构建GoogLeNet,并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一,ps:GoogLeNet的取名是为了向YannLeCun的LeNet系列致敬. 关于深度网络的一些思考 在本系列最开始的几篇文…

深度学习中的优化算法总结 以下内容简单的汇总了在深度学习中常见的优化算法,每个算法都集中回答:是什么?(原理思想)有什么用?(优缺点)怎么用?(在tensorflow中的使用) 目录 1.SGD 1.1Batch gradient descent 1.2Stochastic gradient descent 1.3Mini -batch grdient descent 1.4三种梯度下降算法的比较 2.Momentum 3.Nesterov 4.Agadgrad 5.Adadelta 6.RMS…

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 原文链接 摘要 当前神经网络层之前的神经网络层的参数变化,引起神经网络每一层输入数据的分布产生了变化,这使得训练一个深度神经网络变得复杂.这样就要求使用更小的学习率,参数初始化也需要更为谨慎的设置.并且由于非线性饱和(注:如sigmoid激活函数的非线性饱和问题),训练一个深度神经网络会非常困难.我们称这个现象为…

1. 摘要 训练深层的神经网络非常困难,因为在训练的过程中,随着前面层数参数的改变,每层输入的分布也会随之改变.这需要我们设置较小的学习率并且谨慎地对参数进行初始化,因此训练过程比较缓慢. 作者将这种现象称之为 internal covariate shift,通过对每层的输入进行归一化来解决这个问题. 引入 BN 后,我们可以不用太在意参数的初始化,同时使用更大的学习率,而且也会有正则化的效果,在一些情况下可以不用再使用 Dropout. 2. 介绍 因为网络中每一层的输入都受到前面所有层参数…

GoogLeNet是谷歌(Google)研究出来的深度网络结构,为什么不叫“GoogleNet”,而叫“GoogLeNet”,据说是为了向“LeNet”致敬,因此取名为“GoogLeNet”,所以我们这里题目就叫GoogLeNet.后面我们为了方便就叫inception Net. Google Inception Net 首次出现在 ILSVRC 2014的比赛中(和VGGNet 同年),就以较大优势取得了第一名.那一届比赛中的 Inception Net 通常被称为inception V1,它…

一.visdom可视化工具 安装:pip install visdom 启动:命令行直接运行visdom 打开WEB:在浏览器使用http://localhost:8097打开visdom界面 二.使用visdom # 导入Visdom类 from visdom import Visdom # 定义一个env叫Mnist的board,如果不指定,则默认归于main viz = Visdom(env='Mnist') # 在window Accuracy中画train acc和test acc,x…

在总结正则化(Regularization)之前,我们先谈一谈正则化是什么,为什么要正则化. 个人认为正则化这个字眼有点太过抽象和宽泛,其实正则化的本质很简单,就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作.在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合.一提到正则化,很多同学可能马上会想到常用的L1范数和L2范数,在汇总之前,我们先看下LP范数是什么鬼. LP范数 范数简单可以理解为用来表征向量空间中的距离,而距离的定义很抽象,只要满足非负.自反.三角不等式就可以称之为距离…

批量归一化(BN: Batch Normalization) 1 BN训练 1)随机梯度下降法(SGD)对于训练深度网络简单高效,但是它有个毛病,就是需要我们人为的去选择参数,比如学习率.参数初始化.权重衰减系数.Drop out比例等.这些参数的选择对训练结果至关重要,以至于我们很多时间都浪费在这些的调参上.那么使用BN(详见论文<Batch Normalization_ Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covar…