Layer Normalization 总览 针对同一通道数的图片的H*W进行层正则化,后面的γ和β是可以学习的参数,其中这两个的维度和最后一个的维度相同 例如特征图矩阵维度为[3, 577, 768], 那么γ和β的维度均为Tensor(768,) step1:代码示例1 import torch import torch.nn as nn input = torch.tensor( [ [ [ [2., 2.], [3., 3.] ], [ [3., 3.], [2., 2.] ] ], […

在机器学习领域中,有一个重要的假设:独立同分布假设,也就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的,否则在训练集上学习到的模型在测试集上的表现会比较差.而在深层神经网络的训练中,当中间神经层的前一层参数发生改变时,该层的输入分布也会发生改变,也就是存在内部协变量偏移问题(Internal Covariate Shift),从而造成神经层的梯度消失,模型收敛过慢的问题. Batch Normalization(BN,批量标准化)就是一种解决内部协变量偏移问题的方法,它通过对神经网络的中间层进行逐层归…

在深度学习中为了提高训练速度,经常会使用一些正正则化方法,如L2.dropout,后来Sergey Ioffe 等人提出Batch Normalization方法,可以防止数据分布的变化,影响神经网络需要重新学习分布带来的影响,会降低学习速率,训练时间等问题.提出使用batch normalization方法,使输入数据分布规律保持一致.实验证明可以提升训练速度,提高识别精度.下面讲解一下在Tensorflow中如何使用Batch Normalization 有关Batch Normalizat…

Batch Normalization(批量标准化,简称BN)是近些年来深度学习优化中一个重要的手段.BN能带来如下优点: 加速训练过程: 可以使用较大的学习率: 允许在深层网络中使用sigmoid这种易导致梯度消失的激活函数: 具有轻微地正则化效果,以此可以降低dropout的使用. 但为什么BN能够如此有效?让我们来一探究竟. 一.Covariate Shift Convariate shift是BN论文作者提出来的概念,其意是指具有不同分布的输入值对深度网络学习的影响.举个例子,假设我们有…

这篇经典论文,甚至可以说是2015年最牛的一篇论文,早就有很多人解读,不需要自己着摸,但是看了论文原文Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift 和下面的这些解读之后,还有感觉有些不明白.比如, 是怎么推导出来的,我怎么就是没搞懂呢? 1.论文翻译:论文笔记-Batch Normalization 2.博客专家 黄锦池 的解读:深度学习(二十九)Batch…

停更博客好长一段时间了,其实并不是没写了,而是转而做笔记了,但是发现做笔记其实印象无法更深刻,因此决定继续以写博客来记录或者复习巩固所学的知识,与此同时跟大家分享下自己对深度学习或者机器学习相关的知识点,当然浅薄之见如有说错表达错误的,欢迎大家指出来.废话不多说,进入今天的主题:Batch Normalization. Batch Normalization(BN)是由Sergey Ioffe和Christian Szegedy在2015年的时候提出的,后者同时是Inception的提出者(深度…

神经网络中还有一些激活函数,池化函数,正则化和归一化函数等.需要详细看看,啃一啃吧.. 1. 激活函数 1.1 激活函数作用 在生物的神经传导中,神经元接受多个神经的输入电位,当电位超过一定值时,该神经元激活,输出一个变换后的神经电位值.而在神经网络的设计中引入了这一概念,来增强神经网络的非线性能力,更好的模拟自然界.所以激活函数的主要目的是为了引入非线性能力,即输出不是输入的线性组合. 假设下图中的隐藏层使用的为线性激活函数(恒等激活函数:a=g(z)),可以看出,当激活函数为线性激活函数时,…

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…

Batch Normalization:对一个mini batch的样本,经过一个nueron(或filter)后生成的feature map中的所有point进行归一化.(纵向归一化) Layer Normalization:对单个样本,经过一个卷积层的所有neuron(或filter)后生成的feature map中的所有point进行归一化.(横向归一化)…

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…