说实话,这篇paper看了很久,,到现在对里面的一些东西还不是很好的理解. 下面是我的理解,当同行看到的话,留言交流交流啊!!!!! 这篇文章的中心点:围绕着如何降低  internal covariate shift 进行的, 它的方法就是进行batch normalization. internal covariate shift 和 batch normalization 1. 什么是 internal covariate shift呢? 简单地理解为一个网络或system的输入的dirs…

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…

Inception V2网络中的代表是加入了BN(Batch Normalization)层,并且使用 2个 3*3卷积替代 1个5*5卷积的改进版,如下图所示: 其特点如下: 学习VGG用2个 3*3卷积代替 Inception V1中的 5*5大卷积.这样做在减少参数(3*3*2+2 –> 5*5+1)的同时可以建立更多的非线性变换,增强网络对特征的学习能力.如下图所示,2个 3*3卷积的效果与一个 5*5 卷积的效果类似: 在 Inception V1中加入BN层,以减少 Internal…

ICML, 2015 S. Ioffe and C. Szegedy 解决什么问题(What) 分布不一致导致训练慢:每一层的分布会受到前层的影响,当前层分布发生变化时,后层网络需要去适应这个分布,训练时参数的变化会导致各层分布的不断变化,这个问题被定义为"internal covariate shift",由于每一层的分布不一样,就会导致训练很慢 梯度消失和梯度爆炸:深度网络中微小的参数变动引起梯度上的剧变,导致训练陷入sigmoid的饱和区 需要使用较小的学习率:大的学习率可能会导…

internal covariate shift(ics):训练深度神经网络是复杂的,因为在训练过程中,每层的输入分布会随着之前层的参数变化而发生变化.所以训练需要更小的学习速度和careful参数初始化,这将减缓训练的速度. bn的目的就是解决ics 我们知道在神经网络训练开始前,都要对输入数据做一个归一化处理,那么具体为什么需要归一化呢?归一化后有什么好处呢?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…

1. 摘要 训练深层的神经网络非常困难,因为在训练的过程中,随着前面层数参数的改变,每层输入的分布也会随之改变.这需要我们设置较小的学习率并且谨慎地对参数进行初始化,因此训练过程比较缓慢. 作者将这种现象称之为 internal covariate shift,通过对每层的输入进行归一化来解决这个问题. 引入 BN 后,我们可以不用太在意参数的初始化,同时使用更大的学习率,而且也会有正则化的效果,在一些情况下可以不用再使用 Dropout. 2. 介绍 因为网络中每一层的输入都受到前面所有层参数…

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,训练数据和测试数据是满足相同分布的.这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi…

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…

这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出. Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有些细节处理还解释不清其理论原因,但是实践证明好用才是真的好,别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问.本文是对论文<Batch Normalization: A…

原文转自:http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50723877 本次所讲的内容为Batch Normalization,简称BN,来源于<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>,是一篇很好的paper. 1-Motivation 作者认为:网络训练过程中参数不断改变导致后续每一层输入的分布也发生…

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…

转自:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 郭耀华's Blog 欲穷千里目,更上一层楼项目主页:https://github.com/guoyaohua/ 博客园 首页 新随笔 联系 订阅 管理 [深度学习]深入理解Batch Normalization批标准化   这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出.…

在神经网络的训练过程中,总会遇到一个很蛋疼的问题:梯度消失/爆炸.关于这个问题的根源,我在上一篇文章的读书笔记里也稍微提了一下.原因之一在于我们的输入数据(网络中任意层的输入)分布在激活函数收敛的区域,拿 sigmoid 函数举例: 如果数据分布在 [-4, 4] 这个区间两侧,sigmoid 函数的导数就接近于 0,这样一来,BP 算法得到的梯度也就消失了. 之前的笔记虽然找到了原因,但并没有提出解决办法.最近在实战中遇到这个问题后,束手无策之际,在网上找到了这篇论文 Batch Normal…

知乎 csdn Batch Normalization 学习笔记 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者:hjimce 一.背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift>,这个算法目前已经被大量的应…

目录 1. PROBLEM 1.1. Introduction 1.2. Analysis 2. SOLUTION 2.1. Batch Normalization 及其问题 2.2. 梯度修正及其问题 2.3. Key Algorithm 2.4. Inference 2.5. 实际应用方式 3. EFFECT 论文:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Sh…

Batch Nornalization Question? 1.是什么? 2.有什么用? 3.怎么用? paper:<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift> 先来思考一个问题:我们知道在神经网络训练开始前,都要对输入数据做一个归一化处理,那么具体为什么需要归一化呢?归一化后有什么好处呢?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…

原文链接 https://arxiv.org/pdf/1603.09025.pdf Covariate 协变量:在实验的设计中,协变量是一个独立变量(解释变量),不为实验者所操纵,但仍影响实验结果. whiting : https://blog.csdn.net/elaine_bao/article/details/50890491 <Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Cova…

原文地址: http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者:hjimce ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep N…

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…

原文:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541 今年过年之前,MSRA和Google相继在ImagenNet图像识别数据集上报告他们的效果超越了人类水平,下面将分两期介绍两者的算法细节. 这次先讲Google的这篇<Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>,主要是因为这里面的思想比较…

前言 懒癌翻了,这篇不想写overview了,公式也比较多,今天有(zhao)点(jie)累(kou),不想一点点写latex啦,读论文的时候感觉文章不错,虽然看似很多数学公式,其实都是比较基础的公式,文章也比较细,从网上找了两篇较好的讲解,引用连接在每篇文章前面. 文章1 https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html#undefined Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有…

本篇博文转自:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有些细节处理还解释不清其理论原因,但是实践证明好用才是真的好,别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问.本文是对论文<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Train…

1. 摘要 BN 是一个广泛应用的用于快速稳定地训练深度神经网络的技术,但是我们对其有效性的真正原因仍然所知甚少. 输入分布的稳定性和 BN 的成功之间关系很小,BN 对训练过程更根本的影响是:它让优化更加平滑.这种平滑让梯度更加可预测更加稳定,从而加速训练. 2. BN 和 internal covariate shift 在原始论文 Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Cov…

一.背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift>,这个算法目前已经被大量的应用,最新的文献算法很多都会引用这个算法,进行网络训练,可见其强大之处非同一般啊. 近年来深度学习捷报连连.声名鹊起,随机梯度下架成了训练深度网络的主流方法.尽管随机梯度下降法对于训练深度网络简单高效,但…

文章转载自:http://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有些细节处理还解释不清其理论原因,但是实践证明好用才是真的好,别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问.本文是对论文<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Trainin…

  全文转载于郭耀华-[深度学习]深入理解Batch Normalization批标准化:   文章链接Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift:发表于2015的ICML: 这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出.   Bat…

目录 动机 单层视角 多层视角 什么是Batch Normalization Batch Normalization的反向传播 Batch Normalization的预测阶段 Batch Normalization的作用 几个问题 卷积层如何使用BatchNorm? 没有scale and shift过程可不可以? BN层放在ReLU前面还是后面? BN层为什么有效? 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 动机 在博文<为什么要做特征归一化/标准化? 博客园…

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,…

Droupout与Batch Normalization都是深度学习常用且基础的训练技巧了.本文将从理论和实践两个角度分布其特点和细节. Droupout 2012年,Hinton在其论文中提出Dropout.当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时,容易造成过拟合.为了防止过拟合,可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能. Droupout是一种针对深度学习广泛应用的正则化技术.在每次迭代时随机关闭一些神经单元,随着迭代的进行,由于其他神经元可能在任何时候都被关闭,因此神经元对…

Batch Normalization 学习笔记 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者:hjimce 一.背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift>,这个算法目前已经被大量的应用,最新的文献算…