来源:https://www.chainnews.com/articles/504060702149.htm 机器之心专栏 作者:张俊林 Batch Normalization (简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被…

Batch Normalization(简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被提出.BN 是深度学习进展中里程碑式的工作之一,无论是希望深入了解深度学习,还是在实践中解决实际问题,BN 及一系列改进 Normaliza…

详解深度学习中的Normalization,BN/LN/WN 讲得是相当之透彻清晰了 深度神经网络模型训练之难众所周知,其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Norm 大法自 2015 年由Google 提出之后,就成为深度学习必备之神器.自 BN 之后, Layer Norm / Weight Norm / Cosine Norm 等也横空出世.本文从 Normalization 的背景讲起,用一个公式概括 Normalization 的基本思…

深度学习中 Batch Normalization为什么效果好?(知乎) https://www.zhihu.com/question/38102762…

深度学习中优化操作: dropout l1, l2正则化 momentum normalization 1.为什么Normalization?     深度神经网络模型的训练为什么会很困难?其中一个重要的原因是,深度神经网络涉及到很多层的叠加,而每一层的参数更新会导致上层的输入数据分布发生变化,通过层层叠加,高层的输入分布变化会非常剧烈,这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新.为了训好模型,我们需要非常谨慎地去设定学习率.初始化权重.以及尽可能细致的参数更新策略. 对于每一层网络得到输出向…

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…

目录 1  Batch Normalization笔记 1.1  引包 1.2  构建模型: 1.3  构建训练函数 1.4  结论 Batch Normalization笔记 我们将会用MNIST数据集来演示这个batch normalization的使用, 以及他所带来的效果: 引包 import tensorflow as tf import os from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorf…

优化与深度学习 优化与估计 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值,但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同. 优化方法目标:训练集损失函数值 深度学习目标:测试集损失函数值(泛化性) %matplotlib inline import sys sys.path.append('/home/kesci/input') import d2lzh1981 as d2l from mpl_toolkits import mplot3d # 三维画图 import numpy as np…

在自己完成的几个有关深度学习的Demo中,几乎都出现了batch_size,iterations,epochs这些字眼,刚开始我也没在意,觉得Demo能运行就OK了,但随着学习的深入,我就觉得不弄懂这几个基本的概念,对整个深度学习框架理解的自然就不够透彻,所以今天让我们一起了解一下这三个概念. 1.batch_size 深度学习的优化算法,用大白话来说其实主要就是梯度下降算法,而每次的参数权重更新主要有两种方法. (1)遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度 这种方法…

机器学习的面试题中经常会被问到交叉熵(cross entropy)和最大似然估计(MLE)或者KL散度有什么关系,查了一些资料发现优化这3个东西其实是等价的. 熵和交叉熵 提到交叉熵就需要了解下信息论中熵的定义.信息论认为: 确定的事件没有信息,随机事件包含最多的信息. 事件信息的定义为:\(I(x)=-log(P(x))\):而熵就是描述信息量:\(H(x)=E_{x\sim P}[I(x)]\),也就是\(H(x)=E_{x\sim P}[-log(P(x))]=-\Sigma_xP(x)l…