简介:Alex在2012年提出的Alex网络模型结构将深度学习神经网络推上了热潮,并获得了当年的图像识别大赛冠军,使得CNN网络成为图像分类的核心算法模型.论文链接:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(2012)网络结构:AlexNet模型一共有8层,5层卷积层,3层全连接层,在每一个卷积层之后包含Relu
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2024-09-01 22:36:48
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1. 数据归一化1.1 医疗事故？——之前的kNN算法哪里出了问题？在之前讲kNN算法时我们举过的肿瘤的例子中，有一个问题，也许很多读者没有考虑过。回顾一下，kNN算法的第一步是求最为邻近的k个点，也就是要先求每个数据点与待预测的数据点的距离。我们仍然以p=2的明可夫斯基距离（欧拉距离）为例。肿瘤的实例中，数据点的两个坐标值是发现时间和肿瘤大小，我们所要求的其实就是这样一个表达式的值并进行大小比较
批归一化和层归一化批归一化内部协变量偏移
内部协变量偏移ICS指的是深度神经网络在训练时，随着参数的不断更新，中间隐藏层的输入分布发生较大差异，导致网络需要不断的适应新的数据分布，进而增加了学习难度。[传统解决方案：较小的学习率、合适的初始化参数]梯度饱和
sigmoid激活函数和tanh激活函数在输入值过大或者过小的情况下，会出现梯度值非常接近于0的情况，使得网络的收敛速度减慢。[传统解决方案：
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2024-01-09 14:51:34
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0、BP前反馈神经网络原理详解1、Lenet详解2、Alexnet详解3、VGG网络结构4、NIN网络结构5、Googlenet inception v1 结构详解、inception v2 和 inception v3AlexNet是2012年ImageNet项目的大规模视觉识别挑战(ILSVRC)中的胜出者。AlexNet解决了1000类图像分类的问题，输入一个图像，输出向量一个1000维度向
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2024-07-30 17:24:04
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在机器学习的任务中，我们常常需要对数据做一定的处理，来优化模型效果或者优化计算效率下面梳理一个常见的方式归一化 Normalization通常是把数据变成 (0, 1) 或者 (-1, 1)之间的小数。主要方法就是把最大值与最小值分别映射到1， 0， 然后其他值按与最小值的差等比例缩小。这样可以把有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量，便于不同单位或者量级的指标能够进行比较和加权&
定义"标准化"和"归一化"这两个中文词要指代四种Feature scaling(特征缩放)方法： 1、最大最小值归一化（min-max normalization）：将数值范围缩放到 [0, 1] 区间里。 2、均值归一化（mean normalization）：将数值范围缩放到 [-1, 1] 区间里，且数据的均值变为0 3、标准化 / z值归一化（standardization / z-sco
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2024-09-05 13:27:14
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目录1.批量归一化1.1训练神经网络时出现的挑战1.2核心思想1.3原理2.批量规范化层2.1 全连接层2.2 卷积层2.3 总结3. 代码实现4. 使用批量规范化层的LeNet5. 简明实现1.批量归一化现在主流的卷积神经网络几乎都使用了批量归一化 批量归一化是一种流行且有效的技术，它可以持续加速深层网络的收敛速度1.1训练神经网络时出现的挑战1、数据预处理的方式通常会对最终结果产生巨大影响使用
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2024-10-11 15:38:30
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归一化一般是用来消除不同特征之间量纲差异的技巧，在传统ML中，把数据丢入某个模型前都会进行这样的操作，不过经常是整个数据集，DL中批量归一化倒是有点不同；残差网，2015年ImageNet竞赛的冠军模型，用跳跃连接的技巧很好地解决了超深网络所拥有的的退化问题。批量归一化目标 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。如何归一化 无论是全连
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2024-07-02 21:32:40
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图像归一化概念 图像归一化是指对图像进行了一系列标准的处理变换，使之变换为一固定标准形式的过程，该标准图像称作归一化图像。 图像归一化是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响。也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换。图像归一化的作用 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。 目的是为了： (1).避免具有不同物理意义和
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2024-04-08 22:45:57
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深度学习中的批归一化与层归一化浅析。
原创
2022-07-13 17:08:44
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一、卷积神经网络（CNN）1、常见的CNN结构有：LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、ResNet等。目前效率最高的是ResNet。2、主要的层次： 数据输入层：Input Layer 卷积计算层：CONV Layer ReLU激励层：ReLU Incentive Layer（功能就是和激活函数一样，具有非线性的能力） 池化层：Pool
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2023-08-27 20:31:22
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在深度学习中，随着网络的层数逐渐加深，Internal Covariate Shift现象会变得愈发严重，为了有效缓解这一现象，很多归一化操作被先后提出。如，最常用的BN（Batch Normalization），LN（Layer Normalization），IN（Instance Normalization），SN（Switchable Normalization），GN（Gro
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2023-11-15 21:55:18
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说明： 1.此仅为个人学习过程中之笔记，可能会有错误，如若读者发现错误，欢迎指出。 2.不定期更新BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异：BatchNorm：batch方向做归一化，算NHW的均值，对小batchsize效果不好；BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个batch上，所以如果batchsize太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布L
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2023-08-09 16:44:50
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1.错误生成原因 在使用nn.Flatten()函数的时候报错import torch
from torch import nn
net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 10))错误如下：AttributeError
文章目录引言矩归一化矩归一化映射原理编程实现参考文献 引言 网上关于图像归一化的方法比较少，通常都是直接利用reszie函数进行，本文主要介绍了一种图像的矩归一化方法，具有可将图像中心和幕布中心对齐的特点。矩归一化 图像的矩归一化是图像预处理的一种方法，相对于直接的线性归一化，矩归一化的优势在于它利用了图像的矩信息，将原图像归一化到幕布大小的同时使得原图的中质心与幕布的中心对齐，同时尽可能的去除
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2024-09-14 09:01:21
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文章目录一、为什么要进行数据归一化二、解决方法：将所有数据映射到同一个尺度1.最值归一化 normalization2.均值方差归一化 standardization1、公式2、公式说明:三、 示例：1、最值归一化2、均值方差归一化四、在机器学习中如何对测试数据集进行归一化？1、方法：2、使用scikit-learn中的StandardScaler类1、代码：（这里使用的是鸢尾花数据）2、sci
# 归一化层（Batch Normalization）在PyTorch中的应用
深度学习的发展使得神经网络的层数越来越深，然而深层网络的训练会面临一些困难，比如梯度消失和梯度爆炸等问题。为了解决这些问题，归一化层（Batch Normalization）被提出并广泛应用于神经网络中。
归一化层是一种在神经网络中广泛使用的技术，用于加速网络的训练和提高模型的性能。PyTorch提供了方便的接口来
原创
2023-07-31 06:11:12
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Pytorch中四种归一化层的原理和代码使用前言1 Batch Normalization（2015年提出）Pytorch官网解释原理Pytorch代码示例2 Layer Normalization（2016年提出）Pytorch官网解释原理Pytorch代码示例3 Instance Normalization（2017年提出）Pytorch官方解释原理Pytorch代码示例4 Group No
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2023-10-04 19:17:28
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CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。注：水平所限，下面的见解或许有偏差，望大牛指正。另外只介绍其中具有代表性的模型，一些著名的模型由于原理相同将不作介绍，若有遗漏也欢迎指出。一、卷积只能在同一组进行吗？-- G
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2024-04-08 10:19:58
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20220629调试代码时候,找不到入口，通过下面的位置进入20220613 各种归一化在nlp和cv中的输入输出维度参数只包括权重，不包括偏置 这两个维度的范围不包括，不计算，而是在剩下的维度进行计算concat（dim=-1）:最后一个维度就是行向量，就是横向扩展 nums_featurers：NLP:词嵌入维度，图片的话是通道？层归一化:仅仅对嵌入向量层进行归一化 批归一化:对批维度下进行归
