Tensorflow Batch normalization函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 stackoverflow上tensorflow实现BN的不同函数的解释 最近在运行程序时需要使用到Batch normalization方法,虽然网上有很多资料,但是说法各异而且没有完全准确的,很多使用了Tensorflow中TF.slim高层封装,自己不是很明白.现在我将自己搜集的资料进行整理,便于以后查阅. 关于Batch normalization Tens…

TensorFlow batch normalize的使用 batch normalize 经常与CNN搭配使用,据一些研究表面,在RNN层数不是很深的时候使用batch normalize是会用损害作用的.下面介绍下TensorFlow bath normalize的用法 tf.layers.batch_normalization() 直接把想normalize的张量传入此函数即可,不过需要注意的是,其有一个training参数,通过设置此参数用来区分此时是训练阶段还是验证或测试阶段. 然而,…

这两天一直在看tensorflow中的读取数据的队列,说实话,真的是很难懂.也可能我之前没这方面的经验吧,最早我都使用的theano,什么都是自己写.经过这两天的文档以及相关资料,并且请教了国内的师弟.今天算是有点小感受了.简单的说,就是计算图是从一个管道中读取数据的,录入管道是用的现成的方法,读取也是.为了保证多线程的时候从一个管道读取数据不会乱吧,所以这种时候 读取的时候需要线程管理的相关操作.今天我实验室了一个简单的操作,就是给一个有序的数据,看看读出来是不是有序的,结果发现是有序的,所以…

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…

学卷积神经网络的理论的时候,我觉得自己看懂了,可是到了用代码来搭建一个卷积神经网络时,我发现自己有太多模糊的地方.这次还是基于MINIST数据集搭建一个卷积神经网络,首先给出一个基本的模型,然后再用Batch Norm.Dropout和早停对模型进行优化:在此过程中说明我在调试代码过程中遇到的一些问题和解决方法. 一.搭建基本的卷积神经网络 第一步:准备数据 在<Hands on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow>这本书上,用的…

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训…

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了,那么我们就需要使用更小的learning rate去训练,这一现象被称为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…

首先介绍数据读取问题,现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset,具体的细节不在这里赘述,看官方文档更清楚,这里主要记录一下官方文档没有提到的坑,以示"后人".因为是记录踩过的坑,所以行文混乱,见谅. I 问题背景 不感兴趣的可跳过此节. 最近在研究ENAS的代码,这个网络的作用是基于增强学习,能够自动生成合适的网络结构.原作者使用TensorFlow在cifar10上成功自动生成了网络结构,并取得了不错的效果. 但问题来了,此时我需要将代码转移…

网上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客,发现写的都不是很好,在此总结下: 1.原理 公式如下: y=γ(x-μ)/σ+β 其中x是输入,y是输出,μ是均值,σ是方差,γ和β是缩放(scale).偏移(offset)系数. 一般来讲,这些参数都是基于channel来做的,比如输入x是一个16*32*32*128(NWHC格式)的feature map,那么上述参数都是128维的向量.其中γ和β是可有可无的,有的话,就是一个可以学习的参数(参与前向后向),没…

机器学习中数据读取是很重要的一个环节,TensorFlow也提供了很多实用的方法,为了避免以后时间久了又忘记,所以写下笔记以备日后查看. 最普通的正常情况 首先我们看看最普通的情况: # 创建0-10的数据集,每个batch取个数. dataset = tf.data.Dataset.range(10).batch(6) iterator = dataset.make_one_shot_iterator() next_element = iterator.get_next() with tf.S…