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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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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一张正常的图，或者说是人眼习惯的图是这样的：但是，为了神经网络更快收敛，我们在深度学习网络过程中通常需要将读取的图片转为tensor并归一化（此处的归一化指transforms.Normalize()操作）输入到网络中进行系列操作。如果将转成的tensor再直接转为图片，就会变成下图，和我们眼睛看到是不一样感觉。这是因为，将图片转为tensor并归一化，tensor之中会有负值，和我们正常看到的是
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2023-09-11 12:29:12
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还是torch的学习啊~~~~ 一，归一化层概述归一化技术对于训练深度神经网络非常重要。它们的主要作用是让模型的中间层的输入分布稳定在合适的范围，加快模型训练过程的收敛速度，并提升模型对输入变动的抗干扰能力。各种归一化层使用的公式都是一样的，如下所示：其中的 和 是可学习的参数。注意到，当 恰好取标准差，恰好取均值时，归一化层刚好是一
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2023-09-01 22:07:54
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图片和数据之间的转换，有两个要点，一个是size的transpose，一个是归一化和反归一化。 torch里数据的格式是（数量通道数长宽），而初始图片读取得到的格式是（长宽通道数），因此在转变时得用 transpose 转置一下。归一化和反归一化，前者是为了把图片数据转换到神经网络友好的数值范围，后者是为了还原到人眼友好的数值范围。1 将图片数值化主要包括图片的读取和转置操作。图片的读取有更好的方
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2023-10-24 06:33:39
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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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# PyTorch 实现减均值归一化转为 Tensor
在深度学习中，数据预处理是一个非常重要的步骤。其中，减均值归一化（Mean Subtraction Normalization）是一种常用的方法，其目的是为了解决数据的偏移和方差不均匀的问题。本文将介绍如何使用 PyTorch实现减均值归一化并将图像转为 Tensor，并展示一个实际的应用案例。
## 1. 背景介绍
减均值归一化通常用
原创
2024-09-13 05:34:48
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一.归一化归一化的原因：不同评价指标（即特征向量中的不同特征就是所述的不同评价指标）往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。归一化的目的：就是使得预处理的数据被限定在一定的范围内（比如[0,1]或者[-1,1]），从而消除奇异样本数据导致的不良影响。所有TorchVision 数据集都有两个参数
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2023-10-26 22:58:39
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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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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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NumPy入门NumPy为Numerical Python的简写。 2.1 理解Python中的数据类型Python中，类型是动态推断的。这意味着可以将任何类型的数据指定给任何变量Python变量不仅是它们的值，还包括了关于值的类型的一些额外信息。 2.1.1Python整型不仅仅是一个整型Python的一个整数对象实际包括ob_refcnt是一个引用计数，它帮助Python默
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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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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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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# 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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