1.train或者从checkpoint restore后发现moving_mean和moving_variance都是0和1 bn1_mean = graph.get_tensor_by_name("bn1/moving_mean/read:0") "bn1/moving_variance:0" 将updates_collections=None即可 net = slim.batch_norm(net,epsilon=0.001,updates_collectio…

前置阅读:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541——Batch Norm阅读笔记与实现 前置阅读:http://www.zhihu.com/question/38102762——知乎网友 Deep Learning与Bayesian Learning在很多情况下是相通的,随着Deep Learning理论的发展, 我们看到,Deep Learning越来越像Bayesian Learning的一个子集,Deep Learni…

课程主页:http://cs231n.stanford.edu/   Introduction to neural networks -Training Neural Network ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________…

Batch Normalization Ioffe 和 Szegedy 在2015年<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>论文中提出此方法来减缓网络参数初始化的难处. Batch Norm优点 减轻过拟合 改善梯度传播(权重不会过高或过低) 容许较高的学习率,能够提高训练速度. 减轻对初始化权重的强依赖 作为一种正则化的方式,在某种程度上减少对d…

一.BN 的作用 1.具有快速训练收敛的特性:采用初始很大的学习率,然后学习率的衰减速度也很大 2.具有提高网络泛化能力的特性:不用去理会过拟合中drop out.L2正则项参数的选择问题 3.不需要使用使用局部响应归一化层,BN本身就是一个归一化网络层 4.可以把训练数据彻底打乱 神经网络训练开始前,都要对输入数据做一个归一化处理,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:另外一方面,一旦每批训练数据的分布各不相同(bat…

问题 训练神经网络是一个很复杂的过程,在前面提到了深度学习中常用的激活函数,例如ELU或者Relu的变体能够在开始训练的时候很大程度上减少梯度消失或者爆炸问题.但是却不能保证在训练过程中不出现该问题,例如在训练过程中每一层输入数据分布发生了改变我们就需要使用更小的learning rate去训练,这一现象被成为internal covariate shift,Batch Normalization能够很好的解决这一问题.目前该算法已经被广泛应用在深度学习模型中,该算法的强大至于在于: 可以选择一…

BN是由Google于2015年提出,这是一个深度神经网络训练的技巧,它不仅可以加快了模型的收敛速度,而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中"梯度弥散"的问题,从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定.所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了. 从字面意思看来Batch Normalization(简称BN)就是对每一批数据进行归一化,确实如此,对于训练中某一个batch的数据{x1,x2,...,xn},注意这个数据是可以输入也可以是网络中间的某一层输出.在BN出现之前,…

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…

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…

一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优 一般来说,前1000步,很大,0.1:到了后面,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重 梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大 对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo…