# 23 Batch Normalization import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt ACTIVATION = tf.nn.tanh N_LAYERS = 7 N_HIDDEN_UNITS = 30 def fix_seed(seed=1): # reproducible np.random.seed(seed) tf.set_random_seed(seed) def plot_h…

Batch Normalization Batch Normalization是深度学习领域在2015年非常热门的一个算法,许多网络应用该方法进行训练,并且取得了非常好的效果. 众所周知,深度学习是应用随机梯度下降法对网络进行训练,尽管随机梯度下降训练神经网络非常有效,但是它有一个缺点,就是需要人为的设定很多参数,比如学习率,权重衰减系数,Dropout比例等.这些参数的选择对训练结果至关重要,以至于训练的大多数精力都耗费在了调参上面.BN算法就可以完美的解决这些问题. 当我们使用了BN算法,我…

https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/79135909 概念 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降.TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用,…

在深度学习中,使用归一化层成为了很多网络的标配.最近,研究了不同的归一化层,如BN,GN和FRN.接下来,介绍一下这三种归一化算法. BN层 BN层是由谷歌提出的,其相关论文为<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>,即Inception v2的主要思想.大家也可以看回我以前的博客,关于这个BN层的介绍. BN层的提出,主要解决的一个问题是Inte…

在图像处理中,局部算法一般来说,在很大程度上会获得比全局算法更为好的效果,因为他考虑到了图像领域像素的信息,而很多局部算法可以借助于直方图获得加速.同时,一些常规的算法,比如中值滤波.最大值滤波.最小值滤波.表面模糊等等都可以通过局部直方图进行加速.而传统的获取局部直方图计算量很大,特别是半径增加时,耗时会成平方关系增加.一些局部算法只有在半径较大时才会获得很好的效果,因此,必须找到一种合适的加速计算局部直方图的方式. 在参考Median Filter in Constant Time.pdf一…

在先前的vtk中,如vtkPointSetAlgorithm 等算法派生类中定义了虚方法:ExecuteInformation() 和 ExecuteData().这些方法的定义是为了平稳的从VTK4到VTK5中.我们从如下的类中删除了ExecuteInformation() 和 ExecuteData(): vtkDataObjectAlgorithm vtkGenericDataSetAlgorithm vtkHyperOctreeAlgorithm vtkPiecewiseFunction…

1145: 零起点学算法52--数组中删数II Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 2935  Accepted: 793[Submit][Status][Web Board] Description 在给定的数组中删除数 Input 多组测试,每组第一行输入1个整数n(n<20),然后是n个整数 第二行输入1个整数m Output 删除在第一行的n个整数中的数字m(多个的话都要删除),…

KMP算法 --- 在文本中寻找目标字符串 很多时候,为了在大文本中寻找到自己需要的内容,往往需要搜索关键字.这其中就牵涉到字符串匹配的算法,通过接受文本和关键词参数来返回关键词在文本出现的位置.一般人在初次接触的时候,可能会写出这样的代码: /* 返回字符串substr在str中首次出现的位置索引, * 若不存在,返回-1. */ int strStr(string str, string substr) { int i, j; if (str.empty() && substr.emp…

剑指Offer--算法复杂度中的O(logN)底数是多少 前言 无论是计算机算法概论.还是数据结构书中,关于算法的时间复杂度很多都用包含O(logN)这样的描述,但是却没有明确说logN的底数究竟是多少.算法中log级别的时间复杂度都是由于使用了分治思想,这个底数直接由分治的复杂度决定.如果采用二分法,那么就会以2为底数,三分法就会以3为底数,其他亦然. 不过无论底数是什么,log级别的渐进意义是一样的.也就是说该算法的时间复杂度的增长与处理数据多少的增长的关系是一样的. 我们先考虑O(logx…

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价…