1、场景描述：为了消除数据特征之间的量纲影响，需要对特征进行归一化（Normalization）处理，使得不同特征处于同一个数量级，具有可比性2、常用的归一化方法2.1、线性函数归一化（Min-Max Scaling）对原始数据进行线性变换，使结果映射到 [0,1] 的范围内，实现对原始数据的等比缩放。 归一化公式： 其中，X为原始数据，min和max分别代表数据的最大最小值2.2、零均值归一化（
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2024-09-23 11:12:07
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几种缩写分别对应Batch NormalizationLayer NormalizationInstance NormalizationGroup Normalization需要normalization的原因（1）深度学习包含很多隐含层，每层参数都会随着训练而改变优化，所以隐层的输入分布总会变化，会使得每层输入不再是独立同分布。这就造成，上一层数据需要适应新的输入分布，数据输入激活函数时，会落入
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2024-08-08 08:33:36
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7/13 归一化的公式是（当前值-最小值）/（最大值-最小值），我认为归一化是一种相对值的处理方式，把传感器值“归一”，用一个万用表比喻，归一的过程就好像每次用的时候把万用表重新归零，并校准。 拿电磁车来举例说明，假设不用归一化处理时，距离中线零偏差时，电感A的值是1000，偏离赛道20厘米时，电感A值是200.当赛道电源不准时，比如输出电流由100ma变成了120ma，这时，电感A在零偏差的值和
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2024-05-01 12:11:25
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1.9 归一化Normaliation训练神经网络,其中一个加速训练的方法就是归一化输入(normalize inputs).假设我们有一个训练集,它有两个输入特征,所以输入特征x是二维的,这是数据集的散点图. 归一化输入需要两个步骤第一步-零均值化subtract out or to zero out the mean 计算出u即x(i)的均值u=1m∑i=1mx(i)u=1m∑i=1mx(i)
一. 归一化1.归一化的目的把数据变为（0，1）之间的数 ,使得在梯度下降的过程中，不同维度的θ值（或w）参数可以在接近的调整幅度上。保持数据在迭代过程中的θ值幅度基本一致。2.常用的归一化类别最大值最小值归一化 参数解释： Xj min: X 矩阵中第 j 列特征值的最小值， Xj max: X 矩阵中第 j 列特征值的最大值， Xij : X 矩阵中第 i 行第 j 列的数值， X*i,j :
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2024-06-26 10:13:56
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不同点对比点归一化标准化概念将数值规约到(0,1)或(-1,1)区间将对应数据的分布规约在均值为0,标准差为1的分布上侧重点数值的归一，丢失数据的分布信息，对数据之间的距离没有得到较好的保留，但保留了权重数据分布的归一，较好的保留了数据之间的分布，也即保留了样本之间的距离，但丢失了权值形式缺点1.丢失样本间的距离信息；2.鲁棒性较差，当有新的样本加入时最大值与最小值很容易受异常点影响1.丢失样本间
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2024-07-02 13:55:46
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9章 优化方法和归一化“Nearly all of deep learning is powered by one very important algorithm: Stochastic Gradient Descent (SGD)” – Goodfellow et al.[1]我们之前讨论了评价函数，它根据权重W和偏置b参数，根据输入返回数据点 的预测输出。我们也讨论了两种常见的损失函数，它能
深度学习常见问题——归一化归一化BN原理BN优点BN缺点BN, GN, LN, IN之间的异同？ 归一化BN原理BN的操作相当于在大梯度和非线性之间找到一个平衡点，使其能够在较快的收敛速度下保持网络的表达能力训练阶段： BN的初衷在于解决内部数据分布的偏移问题，也就是a+1层数据要不断适应a层数据的分布变化问题，这样会导致网络参数进入饱和区，导致梯度较小或者弥散。 所以BN通过将每层输出的数据归一
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2024-09-22 15:56:54
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目录1 均值2 方差3 标准差4 协方差5 协方差矩阵6 PCA （Principal Component Analysis）6.1 特征向量 & 特征值定义6.2 特征向量 & 特征值求解6.3 PCA原理和求解过程6.4 与神经网络模型的关联7 DL常用归一化方法7.1 Batch Normalization7.1.1 动机7.1.2 实现7.1.3 总结7.2 Layer
归一化，标准化与正则化 1. 归一化（Normalization）2. 标准化（Normalization）3. 正则化（Regularization）参考链接 1. 归一化（Normalization）归一化 (Resaling) 一般是将数据映射到指定的范围，用于去除不同维度放入量纲以及量纲单位。常见的映射范围有 [ 0, -1 ] 和 [ -1, 1],最常见的归一化方法就是 Min-Ma
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2024-09-08 23:58:27
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K-近邻算法K-近邻算法的直观理解：给定一个训练集和， 对于新输入的实例，在这个集合中找k个与该实例最近的邻居，然后判断这k个邻居大多数归属某一类，于是这个新输入的实例就划分为这一类。K-近邻算法的三个要素K-近邻算法有三要素，k值的选取，邻居距离的度量和分类决策的制定。k值的选取k较小，分类算法的鲁棒性较差，也很容易发生过拟合现象。k较大，分类错误率很快回升。所以人们通常采取交叉验证。邻居距离的
1.什么是归一化将数据的数值规约到（0,1）或者是（-1,1）区间，让各维度数据分布接近，避免模型参数被分布范围较大或者较小的数据支配。2.为什么归一化机器学习的目标就是不断优化损失函数，使其值最小，未归一化时，使用梯度下降时，梯度方向会偏离最小值方向，使梯度更新总很多弯路，归一化之后，损失函数曲线变得比较圆，有利于梯度下降。加快梯度下降,损失函数收敛;—速度上提升模型精度–也就是分类准确率.(消
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2024-10-09 13:13:17
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偏差和方差衡量的必要性，因为深度学习中，根据没免费午餐定理，降低了偏差一定增加了方差，降低了方差也增加了偏差。 高偏差：欠拟合，线性不能充分拟合，非线性才能充分拟合 高方差：过拟合，对部分点描述过度，泛化误差增大 偏差和方差一定程度对应着训练误差和验证误差。 基本误差为0的情况下， 1、训练误差降低 ...
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2021-09-30 21:16:00
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一、数据归一化数据归一化（Normalize）数据归一化的意义在于，如果每个特征的差别非常大，那么机器学习在训练过程中，会花费非常大的时间。所以需要对特征进行数据归一化，就是把所有特征向量的范围在一定内，比如都在[0,1]之间。 最大值/最小值归一化x=x-min/(max-min) 这样可以把每个特征的缩放到[0,1]范围内df[col].min()就是对这一列求最小值 df[col].max(
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2023-09-21 09:53:02
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作者：老猪T_T
归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，且sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理
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2023-08-03 10:22:06
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目录 BN的由来
BN的作用
BN的操作阶段
BN的操作流程
BN可以防止梯度消失吗
为什么归一化后还要放缩和平移
BN在GoogLeNet中的应用
参考资料
BN的由来BN是由Google于2015年提出，论文是《Batch Normalization_ Accelerating Deep Network Training by Reducing Int
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2023-08-23 16:22:54
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Batch Normlization BN的计算是要受到其他样本影响的，由于每个batch的均值和方差会由于shuffle的设置而变动，所以可以理解为一种数据增强的方式。但是，对于单个数据而言，相当于是引入了噪声。所以BN适用于每个mini-batch比较大，数据分布比较接近。Layer Normalization LN 针对单个训练样本进行，不依赖于其他数据，因此可以避免 BN 中受 mini-
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2023-10-17 13:33:02
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归一化方法（Normalization Method） 1。 把数变为（0，1）之间的小数 主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。 2 。把有量纲表达式变为无量纲表达式 归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。 比如，复数阻抗可以归一化书写：Z = R + jωL = R(1 +
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2024-05-15 14:16:59
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定义什么是归一化？归一化是一种缩放技术，其中对值进行移位和重新缩放，以使它们最终在0到1之间变化。这也称为“最小-最大”缩放。这是归一化的公式： 在这个公式中，Xmax和Xmin分别是特征的最大值和最小值。当X的值为列中的最小值时，分子将为0，因此X’为0 另一方面，当X的值为列中的最大值时，分子等于分母，因此X’的值为1 如果X的值介于最小值和最大值之间，则X’的值介于0和1之间什么是标准化？标
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2023-08-09 17:09:03
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