好处: 1.归一化后有什么好处呢?原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据与测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也大大降低: 2.另外一方面,一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降),那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布,这样将会大大降低网络的训练速度,这也正是为什么我们需要对数据都要做一个归一化预处理的原因. 原因: 我们把网络中间层在训练过程中,数据分布的改变称之为:“Internal  Covariate Shift”.Paper所提出的算法,…

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…

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…

KM算法是基于匈牙利算法求最大或最小权值的完备匹配 关于KM不知道看了多久,每次都不能完全理解,今天花了很久的时间做个总结,归纳以及结合别人的总结给出自己的理解,希望自己以后来看能一目了然,也希望对刚学习KM算法的人有帮助,这里结合一个模板题,以及 图形解说,更加明了 对于这里给出 一:基本概念 二:算法原理和语言描述 三:结合图形理解KM算法过程 一. 首先给出一些摘要知识点以及算法的语言描述(如果前面看过前辈们的,只是对于算法过程不了解的可以直接看后面结合图形的算法详细解说,这里归纳个人觉得…

最近学习cordic算法,并利用FPGA实现,在整个学习过程中,对cordic算法原理.FPGA中流水线设计.Verilog标准有了更加深刻的理解. 首先,cordic算法的基本思想是通过一系列固定的.与运算基数有关的角度的不断偏,摆以逼近所需的旋转角度. 为了避免复杂的乘法运算,用一系列微旋转来处理,第i次旋转可表示为: 由式(7)可知:xn,yn分别为输入角H的余弦和正弦值. 在Verilog实现上,主要体会到了流水线设计的重要性.流水线设计的本质是将一个时钟周期完成的较大的组合逻辑(也可理…

学习排序算法(一):单文档方法 Pointwise 1. 基本思想 这样的方法主要是将搜索结果的文档变为特征向量,然后将排序问题转化成了机器学习中的常规的分类问题,并且是个多类分类问题. 2. 方法流程 Pointwise方法的主要流程例如以下: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcHVxdXRvZ2V0aGVy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32626442 骆梁宸 paper插画师:poster设计师:oral slides制作人 445 人赞同了该文章 楔子 前些日在写计算数学课的期末读书报告,我选择的主题是「分析深度学习中的各个优化算法」.在此前的工作中,自己通常就是无脑「Adam 大法好」,而对算法本身的内涵不知所以然.一直希望能抽时间系统的过一遍优化算法的发展历程,直观了解各个算法的长处和短处.这次正好借着作业的机会,补一补课. 本文主要借鉴了 @Juliuszh…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…

# 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…