目录1 为什么使用 Normalization？2 BatchNorm vs. LayerNorm适用场景工作原理3 GroupNorm 本次介绍一下各种归一化方法，包括 BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm BatchNorm：batch 方向做归一化；LayerNorm：channel 方向做归一化；InstanceNorm：一个 cha
数据归一化假如我们不对数据进行归一化，数据会在损失曲线下降到一般的时候就不再快速下降了。因为再快速下降的时候，是因为某个特征带来的红利，但一旦红利耗尽之后，再次迭代就不再那么明显了，会十分缓慢。 如图： 对数据进行归一化之后再进行线性回归： 归一化手段，示例使用均值归一化，公式如下： 这样可以把X控制在 import torch
from debug import ptf_tensor
x =
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2024-05-02 11:12:54
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文章目录LayerNormalizationBatchNormalizationF.normalize 这些Normalization的作用都是让数据保持一个比较稳定的分布，从而加速收敛。Batch Normalization 的处理对象是对一批样本， Layer Normalization 的处理对象是单个样本。不过，他们到底指的是什么呢？有的时候，讲解是多余的，实战一下，你就懂了：talk
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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批量归一化（BatchNormalization）对输入的标准化（浅层模型）处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近批量归一化（深度模型）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。1.对全连接层做批量归一化位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。全连接：批量归一化： 这⾥ϵ
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2023-08-05 23:57:59
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# 如何在PyTorch中实现反归一化
在深度学习中，反归一化是将模型输出的数据转换回其原始范围的过程。常见的应用场景是将数据预处理成某一范围（如0到1或-1到1）后，模型输出需要将数据恢复到原始范围以便于更好地理解模型的结果。下面将详细介绍如何在PyTorch中实现反归一化。
## 流程概述
为了实现反归一化，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
基本形式from torchvision import transforms as transforms
transform = transforms.Compose([
#处理方式
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.229, 0.224, 0.225)), #R,G,
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2023-10-16 00:43:50
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在 PyTorch 的 nn 模块中，有一些常见的归一化函数，用于在深度学习模型中进行数据的标准化和归一化。以下是一些常见的归一化函数：nn.BatchNorm1d, nn.BatchNorm2d, nn.BatchNorm3d： 这些函数用于批量归一化 (Batch Normalization) 操作。它们可以应用于一维、二维和三维数据，通常用于卷积神经网络中。批量归一化有助于加速训练过程，提高
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2024-06-19 21:20:33
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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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归一化：归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。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，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。一
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2023-08-08 16:16:02
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文章目录一、 标准化优点二、 标准化目的三、 标准化方法1、batch norm2、layer norm3、instance norm4、group norm5、switchable norm6、标准化的数学公式7、标准化流程四、 权重标准化方法 一、 标准化优点二、 标准化目的使得网络的输入层、隐藏层、输入层的数据直方图都在一个指定的范围内，有利于模型的收敛，有时候为了方便输出结果更好的逼近真
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2023-08-30 16:05:36
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不用相当的独立功夫，不论在哪个严重的问题上都不能找出真理；谁怕用功夫，谁就无法找到真理。—— 列宁 本文主要介绍损失函数、优化器、反向传播、链式求导法则、激活函数、批归一化。1 经典损失函数1.1交叉熵损失函数——分类（1）熵（Entropy） 变量的不确定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大。log以2为底！ H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2,1
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2023-08-28 18:20:43
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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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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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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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批归一化层-BN层（Batch Normalization）作用及影响：直接作用：对输入BN层的张量进行数值归一化，使其成为均值为零，方差为一的张量。 带来影响： 1.使得网络更加稳定，结果不容易受到一些超参数的影响。 2.对于深层网络，减少梯度消失或爆炸的可能。 3.使网络每一层输出结果稳定，进而加快了模型训练的速度。算法思想： 例如： 输入x(i) = [1, 2, 3, 4, 5]，平均值μ
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2023-09-27 20:02:18
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# PyTorch归一化的介绍与实例
## 1. 什么是归一化？
在机器学习和深度学习中，归一化是一个常用的预处理步骤，用于将不同特征的数值范围映射到相同的区间内。通过归一化，可以使得特征之间的数值差异减小，从而加快模型的训练速度，提高模型的性能。
## 2. 归一化的方法
常见的归一化方法包括最大最小值归一化和均值方差归一化。
- 最大最小值归一化，也称为Min-Max归一化，将特征缩
原创
2023-08-23 04:25:39
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本篇文章将要总结下Pytorch常用的一些张量操作，并说明其作用，接着使用这些操作实现归一化操作的算法，如BN,GN,LN,IN等！常用的张量操作cat对数据沿着某一维度进行拼接，cat后的总维度数不变，需要注意两个张量进行cat时某一维的维数要相同，否则会报错！import torch
x = torch.randn(2,3)
y = torch.randn(1,3)
torch.cat((x,
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2024-05-29 07:23:20
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1. pytorch常用函数 1.1 transforms数据处理和数据增强方法1.1.1转为 tensor:transforms.ToTensorclass torchvision.transforms.ToTensor
功能:将 PIL Image 或者 ndarray 转换为 tensor,并且归一化至[0-1]
注意事项:归一化至[0-1]是直接除以 255,若自己的
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2023-10-10 14:24:26
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目录批量归一化和残差网络批量归一化（BatchNormalization）1.对全连接层做批量归一化2.对卷积层做批量归⼀化3.预测时的批量归⼀化残差网络（ResNet）残差块（Residual Block）ResNet模型稠密连接网络（DenseNet）DenseNet模型凸优化梯度下降随机梯度下降参数更新动态学习率小批量随机梯度下降 批量归一化和残差网络批量归一化（BatchNormaliz
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2024-06-16 11:45:32
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