1 epoch当一个完整的数据集通过神经网络一次并且返回一次的过程称为一个epoch。 然而，当一个epoch对于计算机太过庞大时，就需要把它分成多个小块。2 batch在不能将数据一次性通过神经网络的适合，就需要将数据集分成几个batch。3 batch_size直观的理解 一个batch中的样本总数（一次训练所选取的样本数）。batch_size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到
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2023-07-04 14:07:10
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什么是批归一化BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。怎么进行批归一化Batch Normalization（简称BN）就是对每一批数据进行归一化，对于训练中某一个batch的数据{x
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2024-01-13 12:59:00
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题目背景人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统，在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。对神经网络的研究一直是当今的热门方向，兰兰同学在自学了一本神经网络的入门书籍后，提出了一个简化模型，他希望你能帮助他用程序检验这个神经网络模型的实用性。题目描述在兰兰的模型中，神经网络就是一张有向图，图中的节点称为神经元，而且两
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2024-01-13 04:51:36
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1、迭代 理解迭代，只需要知道乘法表或者一个计算器就可以了。迭代是 batch 需要完成一个 epoch 的次数。记住：在一个 epoch 中，batch 数和迭代数是相等的。比如对于一个有 2000 个训练样本的数据集。将 2000 个样本分成大小为 500 的 batch，那么完成一个 epoch 需要 4 个 iteration。2、批量 批量，即Batch，是深度学习中的一个重要概念。批量
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2023-08-08 07:08:16
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1.什么是batchbatch，翻译成汉语为批（一批一批的批）。在神经网络模型训练时，比如有1000个样本，把这些样本分为10批，就是10个batch。每个批（batch）的大小为100，就是batch size=100。 每次模型训练，更新权重时，就拿一个batch的样本来更新权重。2.神经网络训练中batch的作用（从更高角度理解）从更高的角度讲，”为什么神经网络训练时有batch？“，需要先
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2023-07-04 14:49:13
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论文Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift简述：由于训练过程中各层输入的分布随前一层参数的变化而变化，会导致训练速度的下降（低学习率和注意参数初始化）且很难去训练模型。为此作者提出Batch Normalization，解决在训练过程中，中间层数据分布发
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2023-08-13 15:12:04
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关于神经网络epoch和batch的理解理解粗浅，仅为个人想法，提前感谢指正。epoch一个epoch代表全部数据进入网络一次，这个时候，整个网络结构只对这批数据全部走完一次，损失函数的下降还不够，因此需要多次epoch。需要多少个epoch才能使得网络训练到较为合理的地步，暂时没有定论，具体问题具体分析。batchbatch指的是将一个epoch(所有数据)分割成几份，每份的大小为batch s
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2023-09-08 15:01:27
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动机(Motivation)对于非线性分类问题，如果用多元线性回归进行分类，需要构造许多高次项，导致特征特多学习参数过多，从而复杂度太高。神经网络(Neural Network)一个简单的神经网络如下图所示，每一个圆圈表示一个神经元，每个神经元接收上一层神经元的输出作为其输入，同时其输出信号到下一层，其中每一层的第一个神经元称为bias unit，它是额外加入的其值为1，通常用+1表示,下图用虚线
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2023-09-11 13:05:42
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1、卷积的计算卷积的计算找一些图可以看的清楚明白，copy from 百度。傅里叶变换中的卷积对一个函数进行翻转平移后，对与另一个函数的重叠部分做积分有相似之处。神经网络中的卷积也相当于对原图进行线性变换生成新像素。顺便一提，理解离散处理对理解图像的空域、频域处理等其它处理方式很重要(题文不符)。2、卷积的理解 关于卷积的理解，先从线性层(全连接)说起，对于图像分类的工作，32*32尺寸
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2023-10-20 19:35:28
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covariate shift问题机器学习中有一个经典的假设:训练数据和测试数据是满足相同分布的。这是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。当训练集数据和测试集数据不一致的时候，训练集训练出来的模型未必能够在测试集上有好的效果，这种训练集和预测集样本分布不一致的情况就叫做covariate shift现象。深度神经网络的中间网络层在训练过程中，中间层数据不断的改变，我们称这种
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2023-12-17 14:10:15
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文章目录1.卷积神经网络中的相关计算问题2.通过一个实例学习卷积神经网络的构建3.卷积神经网络相关内容 1.卷积神经网络中的相关计算问题（1）单纯的二维卷积（2）加入填充（padding） 注：下图中的ph为在代码中设置的padding值的二倍（3）加入填充（padding）和步幅（stride）卷积核和过滤器（fliter）是有区别的，卷积核是二维概念，过滤器由一个或者多个卷积核拼成。2.通过
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2024-04-08 10:21:02
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总结：训练过程中，batch_size的选取对模型精度和模型泛化能力的影响：batch_size过大，模型没有BN层，模型收敛速度变慢。而且模型容易陷入局部最小值，模型精度低。batch_size适中，模型没有BN层，模型收敛速度很快，模型不容易陷入局部最小值，而且模型精度很高。batch_size过小，比如说小于数据集中的类别个数，模型没有BN层，模型会出现不收敛的情况。batch_size适中
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2023-11-29 13:26:00
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神经网络学习小记录56——Batch Normalization层的原理与作用学习前言什么是Batch NormalizationBatch Normalization的计算公式Bn层的好处为什么要引入γ和β变量Bn层的代码实现 学习前言Batch Normalization是神经网络中常用的层，解决了很多深度学习中遇到的问题，我们一起来学习一哈。什么是Batch NormalizationBa
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2023-09-19 21:41:22
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发展历史1.bagging算法Leo Breiman[1]在1994年提出了bagging算法，给定一个大小为 n的训练集D，Bagging算法从中均匀、有放回地选出 m个大小为 n’的子集，作为新的训练集。在这m个训练集上使用分类、回归等算法，则可得到m个模型，再通过取平均值、取多数票等方法，即可得到Bagging的结果。2.dropoutHinton[2]在2012年提出了dropout的训练
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2023-10-15 07:08:53
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1）Batch Size（批尺寸）：一次训练所选取的样本数。 Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度，同时其直接影响到GPU内存的使用情况。假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。 为什么要提出Batch Size？ 在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训
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2023-09-17 10:17:09
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对于 Batch Normalization 的知识最原始的出处来源于《Batch Normalization:Accelerating Deep Network Trainning by Reducing Internal Covariate Shift》这篇论文。文章开始前，先讲一下 Batch Normalization 有什么好处。加速神经网络的训练过程。减少对 Dropout 的依赖可以
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2023-11-13 17:11:46
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1.Batch Normalization 首先，我们要清楚cnn的反向传播中更新参数用到的梯度下降，是基于mini-batch SGD。mini-batch就表示有一定的batch size（>1）。实验发现当batch size<8时神经网络的输出误差会显著增大。对于Batch Normalization的应用，举例来说：一个feature map 为k*h*w大小，k表
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2023-09-05 15:28:20
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batchsize：中文翻译为批大小（批尺寸）。简单点说，批量大小将决定我们一次训练的样本数目。batch_size将影响到模型的优化程度和速度。为什么需要有 Batch_Size :batchsize 的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡。 Batch_Size的取值：全批次（蓝色）如果数据集比较小我们就采用全数据集。全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确
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2023-08-18 22:44:09
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在对神经网络进行训练的时候，经常涉及到的一个概念就是batch normalization，那么究竟什么是batch normalization，以及为什么在训练的时候要加入batch normalization呢？以下就是我的一些学习心得。1、提出batch normalization的原因 （1） 我们在对某个神经网络训练完成之后，需要测试该网络，那么如
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2023-09-22 13:54:14
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关于卷积神经网络的讲解，网上有很多精彩文章，且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开，通过对卷积神经网络的分析，进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。注意：该文会跟其他的现有文章有很大的不同。读该文需要有本书前些章节作为预备知识，不然会有理解障碍。没看过前面内容的朋友建议看公开课视频：深层神经网络设计理念。当中的知识可以更
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2023-12-26 20:58:08
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