关于深度学习中的batch_sizebatch_size可以理解为批处理参数，它的极限值为训练集样本总数，当数据量比较少时，可以将batch_size值设置为全数据（Full batch cearning）。实际上，在深度学习中所涉及到的数据都是比较多的，一般都采用小批量数据处理原则。小批量训练网络的优点：1.相对海量的的数据集和内存容量，小批量处理需要更少的内存就可以训练网络。 2.通常小批量训
Batch Normalization算法原理和作用1. 引言Batch Normalization是2015年Google研究员在论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》一文中提出的，同时也将BN应用到了2014年的GoogLeNet上，也就是I
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2024-06-12 16:54:01
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batch normalzationintroductionBN主要是为了解决NN训练过程中难以收敛的问题，可以在一定上推迟过拟合的发生（注意：有些博客中说BN可以防止过拟合，但是论文（https://arxiv.org/pdf/1611.03530.pdf）中验证了BN只是有抑制作用，使得过拟合在更多的epoch之后出现，但是并不能阻止）在机器学习过程中，最理想的状态就是特征或者数据是独立同分布
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2024-02-11 14:58:22
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作者： Alex Black、Vyacheslav Kokorin 本文是分布式训练神经网络模型三篇系列文章的第一篇。 首先了解一下如何使用GPU分布式计算来显著提高深度学习模型的训练速度，以及会讨论其中面临的一些挑战和当前的研究方向。我们还会讨论在何种场景下适合（或不适合）采用分布式算法来训练神经网络模型。 概述 在大数据集上训练的现代神经网络模型在许许多多领域都取得了
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2024-06-20 17:31:46
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目录1. BN在MLP中的实现步骤2. BN在CNN中的实现细节2.1 训练过程2.2 前向推断过程 整天说Batch Norm，CNN的论文里离不开Batch Norm。BN可以使每层输入数据分布相对稳定，加速模型训练时的收敛速度。但BN操作在CNN中具体是如何实现的呢？1. BN在MLP中的实现步骤首先快速回顾下BN在MLP中是怎样的，步骤如下图：图片来源：BN原论文一句话概括就是对于每个特
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2024-04-15 14:55:01
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1、CNN最成功的应用是在CV 那为什么NLP和Speech的很多问题也可以用CNN解出来？为什么AlphaGo里也用了CNN？这几个不相关的问题的相似性在哪里？CNN通过什么手段抓住了这个共性？ 以上几个不相关问题的相关性在于，都存在局部与整体的关系，由低层次的特征经过组合，组成高层次的特征，并且得到不同特征之间的空间相关性。CNN抓住此共性的手段主要有四个：局部连接／权值共享／池化操作／多
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2024-07-01 05:07:24
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1. 模型图示图1 CNN 示例2. 相关技术技术4.1 卷积在图像分析中，将每个像素点作为独立属性来处理是不合适的。卷积具有两个优点：通过对一片区域的操作，获取局部特性。例如，使用 5*5 的卷积核，可以将这片区域的矩阵转换为一个实数值。不同的区域共享卷积核。这样，所提取的属性具有相同的物理涵义，如边缘。同时，卷积比全连接的参数少很多。例如，一个 的图像，如果用基础的神经网络模型进行全连接，两
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2024-05-09 09:33:34
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1603.05279 code：http://allenai.org/plato/xnornet这篇论文的动机是解决DNN在移动端的部署困难的问题，其实这也是量化的主要目的之一。作者提出了两种二值化网络：Binary-Weight-Networks(BWN)和XNOR-Network。其中BWN是将权重量化为1bit(+1,-1)，而XNOR-
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2024-07-13 15:13:29
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论文：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift Internal Covariate Shift 深度神经网络涉及到很多层的叠加，而每一层的参数更新会导致上层的输入数据分布发生变化，通过层层叠加，高层的输入分布变化会非常剧烈，这就使得高
01 信号表达式一、前言 对于一个扬声器， 如果敲击一下， 便可以获得它的振荡信号。 使用这样一个指数衰减振荡函数 可以对其进行描述。 利用函数拟合的方法可以获得函数中的参数。 这样就为后面采用数学工具对其分析打下基础。
▲ 图1.1.1 扬声器的震动信号 如果信号比较简单，也可以直接根据信号的特征写出对应的函数表达式。 在第一次作业中，留有几道习题，就是练习写出能够描述信号
在实际训练过程中，经常出现隐含层因数据分布不均，导致梯度消失或不起作用的情况。如采用sigmoid函数或tanh函数为激活函数时，如果数据分布在两侧，这些激活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。如何解决这个问题？ Sergey Ioffe和Christian Szegedy两位学者提出了批标准化（BatchNormalization）方法。Batch Normalizat
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2024-05-01 23:43:48
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1. 引言本文重点介绍BatchNorm的定义和相关特性，并介绍了其详细实现和具体应用。希望可以帮助大家加深对其理解。嗯嗯，闲话少说，我们直接开始吧！2. 什么是BatchNorm？BatchNorm是2015年提出的网络层，这个层具有以下特性：易于训练：由于网络权重的分布随这一层的变化小得多，因此我们可以使用更高的学习率。我们在训练中收敛的方向没有那么不稳定，这样我们就可以更快地朝着loss收敛
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2024-10-11 12:46:57
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一、2021-CNN1.CNN的设计原理Receptive Field + Parameter Sharing = CNNCNN的bias要大于FC,也就是说CNN的弹性要更小，但不代表不好，因为弹性大，容易overfitting CNN的设计基于三个观察第一个观察是我们不需要看整张图片,那对 Neuron 的故事版本,对於第一个故事而言就是,Neuron 只看图片的一小部分,对 Filter 的
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2024-04-08 22:25:21
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以CNN为基础完成一个CIFAR-10图像识别应用。一、CNN相关理论CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是DNN（深度神经网络，泛指全连接层）中一个非常重要的并且应用广泛的分支，CNN自从被提出在图像处理领域得到了大量应用。卷积神经网络按照层级可以分为5层：数据输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层。1.1 数据输入层数据输入层主要是对原始图像数据进
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2024-03-27 08:56:33
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论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by ReducingInternal Covariate Shift》
如果做过dnn的实验，大家可能会发现在对数据进行预处理，例如白化或者zscore，甚至是简单的减均值操作都是可以加速收敛的，例如下图所示的一个简单的例子：
图中红点代表2维的数据点，由于图像数据的每
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2021-07-12 10:02:27
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【提问】在batch size为1时，使用数据并行和模型并行哪个更合理？ 【解答】`在batch size为1时，使用模型并行比数据并行更合理。模型并行允许将模型的不同部分分配到不同的设备上，并在每个设备上处理不同的部分。因此，即使batch size为1，仍然可以利用多个设备来处理模型。相比之下，数据并行将输入数据分割到不同的设备上进行处理，每个设备只处理一部分数据，因此对于batch size
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
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2021-07-12 09:57:26
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转载：http://blog.csdn.net/intelligence1994/article/details/53888270白化（sphering）参考http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E7%99%BD%E5%8C%96举例来说，假设训练数据是图像，由于图像中相邻像素之间具有很强的相关性，所以用于训练时输入
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2021-07-31 17:35:14
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文章目录pytorch使用CNN总结安装pytorch如何定义数据定义常量定义变量PyTorch里面的torch.nn.Parameter()如何定义模型快速搭建个性化搭建如何定义激活函数如何定义优化算法如何定义loss函数如何训练模型如何保存与读取模型保存读取如何进行批训练如何在单GPU上训练模型pytorch中常用的CNN层pytorch自定义损失函数pytorch对图片进行预处理pytor
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2023-12-12 22:48:26
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batch_size：一次训练所选取的样本数; batch_size的大小影响内存的使用情况，同时也影响模型的优化程度和速度。batch_size设置合适时的优点： 1.并行化提高了内存的利用率，提高了训练速度 2.使得单个epoch的训练次数变少了，如果要达到相同的精度，需要增加epoch迭代次数 3.使得梯度下降的方向更加准确，batch_size=1，梯度变来变去，网络很难收敛；batch_
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2023-07-04 14:07:24
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