Group Normalization笔记

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…

Group Normalization

Group Normalization 2018年03月26日 18:40:43 阅读数:1351 FAIR 团队,吴育昕和恺明大大的新作Group Normalization. 主要的优势在于,BN会受到batchsize大小的影响.如果batchsize太小,算出的均值和方差就会不准确,如果太大,显存又可能不够用. 而GN算的是channel方向每个group的均值和方差,和batchsize没关系,自然就不受batchsize大小的约束. 从上图可以看出,随着batchsize的减小,GN…

Batch Normalization、Layer Normalization、Instance Normalization、Group Normalization、Switchable Normalization比较

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…

全面解读Group Normalization，对比BN，LN，IN

前言 Face book AI research(FAIR)吴育昕-何恺明联合推出重磅新作Group Normalization(GN),提出使用Group Normalization 替代深度学习里程碑式的工作Batch normalization,本文将从以下三个方面为读者详细解读此篇文章: What's wrong with BN ? How GN work ? Why GN work ? Group Normalizition是什么一句话概括,Group Normalization(G…

MYSQL的group by笔记

对应的表数据如下现在的需求是要找出dcid为9951,9957,9064共同拥有的good_code. 第一种方案是 SELECT a.good_code FROM ( SELECT good_code FROM XXX WHERE dcid = '9951' ) a INNER JOIN ( SELECT good_code FROM XXX WHERE dcid = '9957' ) b ON a.good_code = b.good_code INNER JOIN ( SELECT go…

Batch Normalization 笔记

原理 BN的效果 Why BN works? 原理输入层可以归一化,那么其他层也应该可以归一化.但是有个重要的问题,为什么要引入beta和gamma. 为什么要引入beta和gamma 不总是要标准正态分布,否则会损失表达能力,作者以sigmoid函数为例进行说明.可以看到,标准正态分布(正负三倍标准差)正好落在sigmoid函数的线性部分.其他激活函数(ReLU系列)更有可能需要不同的分布. 恒等映射如果beta和gamma正好是均值和标准差,那么变换之后得到的是该特征原来的分布. 可以不…

[PyTorch 学习笔记] 6.2 Normalization

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/bn_and_initialize.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/bn_in_123_dim.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/norma…

『计算机视觉』各种Normalization层辨析

『教程』Batch Normalization 层介绍知乎:详解深度学习中的Normalization,BN/LN/WN 一.两个概念独立同分布(independent and identically distributed) 独立同分布的数据可以简化常规机器学习模型的训练.提升机器学习模型的预测能力白化(whitening) 去除特征之间的相关性 —> 独立: 使得所有特征具有相同的均值和方差 —> 同分布. 二.问题 1.抽象程度高的层难以训练深度神经网络涉及到很多层的叠加,而每一…

SQL 笔记 By 华仔

-------------------------------------读书笔记------------------------------- 笔记1-徐最常用的几种备份方法笔记2-徐收缩数据库的大小的方法笔记3-徐设置数据库自动增长注意要点笔记4-徐模仿灾难发生时还原adventurework数据库示例 stopat 笔记5-徐检查日志文件不能被截断的原因笔记6-徐检测孤立用户并恢复孤立用户到新的服务器解决数据库镜像孤立用户问题笔记7-徐 SQLSERVER日志记录…

深度学习中batch normalization

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…

（转载）深度剖析 | 可微分学习的自适配归一化 (Switchable Normalization)

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…

分享一下我研究SQLSERVER以来收集的笔记

分享一下我研究SQLSERVER以来收集的笔记前言为什麽分享??因为像现在网上很多人攻城师那样,转行去卖水果,卖早餐,总有一日我也会离开这个行业的由于本人不是在大公司上班工资很低,我希望有一天存到足够的钱离开这个行业,然后开一个面包店(现时的想法/梦想) 因为我知道开面包店还是可以实现的,相比起其他的梦想和想法来说,难度不是太大做一个面包师傅,能看到每个食到自己做的面包的人的微笑,你说幸福不是从这里来的吗? 把自己所学到的东西分享出来,最起码自己曾经对SQLSERVER圈子作出过小小贡献…

扫盲记-第六篇--Normalization

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…

深度学习中的Normalization模型

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…

bn两个参数的计算以及layer norm、instance norm、group norm

bn一般就在conv之后并且后面再接relu 1.如果输入feature map channel是6,bn的gamma beta个数是多少个? 6个. 2.bn的缺点: BN会受到batchsize大小的影响.如果batchsize太小,算出的均值和方差就会不准确,如果太大,显存又可能不够用. 3.训练和测试时一般不一样,一般都是训练的时候在训练集上通过滑动平均预先计算好平均-mean,和方差-variance参数,在测试的时候,不再计算这些值,而是直接调用这些预计算好的来用,但是,当训练数据和…

[优化]深度学习中的 Normalization 模型

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…

常见的几种 Normalization 算法

神经网络中有各种归一化算法:Batch Normalization (BN).Layer Normalization (LN).Instance Normalization (IN).Group Normalization (GN).从公式看它们都差不多,如 (1) 所示:无非是减去均值,除以标准差,再施以线性映射. Batch Normalization Batch Normalization (BN) 是最早出现的,也通常是效果最好的归一化方式.feature map: 包含 N 个样本,每…

pytorch常用normalization函数

参考:https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81037416 归一化层,目前主要有这几个方法,Batch Normalization(2015年).Layer Normalization(2016年).Instance Normalization(2017年).Group Normalization(2018年).Switchable Normalization(2019年): 将输入的图像shape记为[N, C, H, W],这几个…