1 批量归一化理论1.1 批量归一化原理1.2 批量归一化定义将每一层运算出来的数据归一化成均值为0、方差为1的标准高斯分布。这样就会在保留样本的分布特征，又消除了层与层间的分布差异。在实际应用中，批量归一化的收敛非常快，并且具有很强的泛化能力，某种情况下可以完全代替前面讲过的正则化、Dropout。 在训练过程中，会通过优化器的反向求导来优化出合适的r，β值。BN层计算每次输入的均值与
PyTorch对矩阵参数做归一化
在使用PyTorch进行深度学习训练时，归一化是一个不可或缺的步骤，尤其是在处理大规模数据和复杂模型时。归一化的目的是为了让参数在训练过程中保持在一个合理的数值范围内，以提高收敛速度，避免数值不稳定。但是，如何实现矩阵参数的归一化呢？本文将逐步深入这个问题。
### 背景定位
在进行大规模深度学习时，模型的参数（如权重矩阵）往往会由于输入数据的不同而产生较大
归一化(Normalization)简述现在常使用ReLU函数，避免梯度弥散的问题，但是有些场合使用Sigmoid这样的函数效果更好（或者是必须使用），如Sigmoid函数当函数值较大或者较小时，其导数都接近0，这会引起梯度弥散，所以要将输入控制在一个较好的范围内，这样才避免了这种问题。Batch Normalization就是为了解决这个需求的，当将输出送入Sigmoid这样的激活函数之前，进行
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2024-02-25 13:38:55
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目录torch.nn子模块normal层详解nn.BatchNorm1dBatchNorm1d 函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.BatchNorm2dBatchNorm2d 函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码 nn.BatchNorm3dBatchNorm3d 函数简介参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.LazyBatchNorm1dL
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2024-08-03 16:44:28
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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！ Pytorch常用张量操作以及归一化算法实现mp.weixin.qq.com
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！ impor
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2023-09-23 01:11:14
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文章目录LN论文导读LN论文地址五种归一化Batch Normalization及实现Layer Normalization及实现Instance normalization及实现Group normalization及实现Weight normalization及实现 LN论文导读BN优点：批归一化(BN)技巧是基于batch的训练样本的均值和方差对mini_batch输入进行归一化，能在前馈
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2023-08-27 09:44:42
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这篇博客主要是本人看李宏毅老师的深度学习视频笔记，老师主要是从为什么要进行批量归一化，怎么进行批量归一化，批量归一化究竟做了什么，使用批量归一化之后的网络该怎么训练，以及此举带来的好处等方面阐述！另一篇博客是对Batch Normalization理论原理及python实现的详细介绍，建议两篇融合着看。为什么要进行归一化？loss对不同尺度参数的敏感度.png如果输入的数据中尺度差异较大，则左图中
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2023-10-06 23:47:29
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文章目录引入1 批量归一化层1.1 全连接层的批量归一化1.2 卷积层的批量归一化2 代码实现util.SimpleTool 引入 模型训练时，批量归一化利用小批量上的均值和标准差，不断地对神经网络中间输出进行调整，从而使得整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。【1】李沐、Aston Zhang等老师，《动手学深度学习》1 批量归一化层 全连接层和卷积层的批量归一化稍有不同1.1 全连接层
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2024-06-21 12:30:16
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一、对卷积层做批量归一化和对全连接做批量归一化的区别卷积层之后的输出是4维（m,c,p,q），全连接层之后的输出是2维（m，d）m是batchsize，d是神经元个数 。卷积是对 m x p x q 做归一化，全连接是对d做归一化 。训练时，归一化是以batch为单位对每个batch计算均值和方差。测试时，使用移动平均估算整个训练数据的样本均值和方差。这是因为预测时不是一batch一batch这样
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2023-09-02 08:35:22
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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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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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回归任务代码详解前言一、数据集介绍二、模型整体架构1. 导入模型训练使用的使用的包2. 设置文件存储路径3.设置参数确保模型可复现4. 数据集处理4.1 Dataset类4.2 Dataloader5.神经网络6. 训练函数7.超参数设置8.实例化操作训练模型总结 前言Homework 1: COVID-19 Cases Prediction (Regression)本章节主要是李老师作业中代码
# Python对数据列做归一化
在数据分析和机器学习中，归一化是一个非常重要的步骤，它可以使不同特征之间的数据处于同一量级，有利于算法的收敛和模型的训练。Python提供了许多库和工具来对数据进行归一化，下面我们通过一个示例来演示如何在Python中对数据列进行归一化。
## 数据归一化的概念
数据归一化是将数据按比例缩放，使之落入一个特定的区间。在机器学习中，最常见的归一化方式是将数据缩
原创
2024-06-16 05:07:43
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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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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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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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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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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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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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