深度神经网络难训练一个重要的原因就是深度神经网络涉及很多层的叠加,每一层的参数变化都会导致下一层输入数据分布的变化,随着层数的增加,高层输入数据分布变化会非常剧烈,这就使得高层需要不断适应低层的参数更新.为了训练好模型,我们需要谨慎初始化网络权重,调整学习率等. 本篇博客总结几种归一化办法,并给出相应计算公式和代码. 归一化层,目前主要有这几个方法,Batch Normalization(2015年).Layer Normalization(2016年).Instance Normalizati…

深度剖析 | 可微分学习的自适配归一化 (Switchable Normalization) 作者:罗平.任家敏.彭章琳 编写:吴凌云.张瑞茂.邵文琪.王新江 转自:知乎.原论文参考arXiv:1806.10779和代码Github. 导读:归一化技术已经成为深度学习系统必不可少的重要组成部分,对优化神经网络的参数.提高泛化性能有着重要作用.这些归一化方法包括但不限于批归一化BN(Batch Normalization),实例归一化IN(Instance Normalization),和层归一化…

作者:Yuxin,Wu Kaiming He 机构:Facebook AI Research (FAIR) 摘要:BN是深度学习发展中的一个里程碑技术,它使得各种网络得以训练.然而,在batch维度上进行归一化引入如下问题——BN的错误会随着batch size的减小而急剧增加,这是由batch不正确的统计估计造成的.这就限制了BN用于训练由于显存消耗不足而导致batch size受限的大型网络和迁移特征到如检测.分割以及视频等计算机视觉任务.在此论文中,作者提出了Group Normaliza…

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…

目录 动机 单层视角 多层视角 什么是Batch Normalization Batch Normalization的反向传播 Batch Normalization的预测阶段 Batch Normalization的作用 几个问题 卷积层如何使用BatchNorm? 没有scale and shift过程可不可以? BN层放在ReLU前面还是后面? BN层为什么有效? 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 动机 在博文<为什么要做特征归一化/标准化? 博客园…

一. Batch Normalization 对于深度神经网络,训练起来有时很难拟合,可以使用更先进的优化算法,例如:SGD+momentum.RMSProp.Adam等算法.另一种策略则是高改变网络的结构,使其更加容易训练.Batch Normalization就是这个思想. 为什么要做Normalization? 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: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…

原文地址: https://blog.csdn.net/qq_35608277/article/details/79212700 ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 算法本质解决梯度弥散,加入了BN层,减少了Internal Covariate Shift(内部neuron的数据分布发生变化),使每一层的输出都规范化到一个N(…

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…

Normalization(归一化) 写这一篇的原因是以前只知道一个Batch Normalization,自以为懂了.结果最近看文章,又发现一个Layer Normalization,一下就懵逼了.搞不懂这两者的区别.后来是不查不知道,一查吓一跳,Normalization的方法五花八门,Batch Normalization, Layer Normalization, Weight Normalization, Cosine Normalization, Instance Normaliza…

深度学习模型中的Normalization 数据经过归一化和标准化后可以加快梯度下降的求解速度,这就是Batch Normalization等技术非常流行的原因,Batch Normalization使得可以使用更大的学习率更稳定地进行梯度传播,甚至增加网络的泛化能力. 1 什么是归一化/标准化 Normalization是一个统计学中的概念,可以称它归一化或者规范化,它并不是一个完全定义好的数学操作(如加减乘除).它通过将数据进行偏移和尺度缩放调整,在数据预处理时是非常常见的操作,在网络的中间…