深度学习-batch norm 转载 mob604756ed27a0 2021-10-01 11:13:00 文章标签 归一化 梯度下降 方差 其他 文章分类 代码人生 批归一化,不仅可以用在输入层能够加速梯度下降,而且可以用在隐藏层Z(i),另外可以改变其均值方差。因为要归一化,所以不用b 本文章为转载内容,我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题,欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:Doc命令 下一篇:深度学习-局部最优、鞍点、超参数的优先级 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 OneFlow深度学习框架介绍 深度学习已成为现代人工智能领域的核心技术,而选择一款合适的深度学习框架对于科研人员与开发者而言至关重要。OneFlow作为近年来崭露头角的一款高性能深度学习框架,以其独特的设计理念、卓越的性能表现和友好的社区生态吸引了大量关注。本篇博客将以新手视角出发,深入浅出地介绍OneFlow的主要特点、核心优势以及如何快速上手,帮助您开启OneFlow深度学习之旅。一、OneFlow框架概述定位与目标One 深度学习 python 异构 关于深度学习量化的操作 0. 简介深度学习中做量化提升运行速度是最常用的方法,尤其是大模型这类非常吃GPU显存的方法。一般是高精度浮点数表示的网络权值以及激活值用低精度(例如8比特定点)来近似表示达到模型轻量化,加速深度学习模型推理,目前8比特推理已经比较成熟。比如int8量化,就是让原来32bit存储的数字映射到8bit存储。int8范围是[-128,127], uint8范围是[0,255]。使用低精度的模型推理的优 非对称 最小值 数据 深度学习从入门到不想放弃-7 上一章的内容 深度学习从入门到不想放弃-6 (qq.com) 今天讲的也算基础(这个系列后来我一寻思,全是基础),但是可能要着重说下,今天讲前向计算和反向传播,在哪儿它都永远是核心,不管面对什么模型 前向计算: 有的叫也叫正向传播,正向 损失函数 神经网络 梯度下降 深度学习 norm层 # 深度学习中的Norm层在深度学习中,Norm层是常用的技术之一,旨在改善模型的收敛速度和稳定性。Norm层有多种形式,包括Batch Normalization、Layer Normalization和Group Normalization等。这些规范化层通过对数据进行标准化处理,帮助模型更好地进行训练。## Norm层的类型### 1. Batch Normalization 归一化 深度学习 Group 吴恩达深度学习(53)-Batch Norm 为什么奏效? Batch Norm 为什么奏效?(Why does Batch Norm work?)为什么Batch归一化会起作用呢?一个原因是,你已经看到如何归一化输入特征值x,使其均值为0,方差1.它又是怎样加速学习的,有一些从0到1而不是从1到1000... 人工智能 【深度学习:CNN】Batch Normalization解析(2)-- caffe中batch_norm层代码详细注解 转载:http://blog.csdn.net/mrhiuser/article/details/52575951一:BN的解释:在训练深层神经网络的过程中, 由于输入层的参数在不停的变化, 因此, 导致了当前层的分布在不停的变化, 这就导致了在训练的过程中, 要求 learning rate 要设置的非常小, 另外, 对参数的初始化的要求也很高. 作者把这种现象称为inter RCNN 深度学习 归一化技术比较研究:Batch Norm, Layer Norm, Group Norm 在这些规范化技术的实际应用中,必须考虑任务的具体要求和约束。BatchNorm在大规模批处理可行且需要稳定 深度学习 开发语言 人工智能 神经网络 归一化 batch data 深度学习 # Batch Data in Deep Learning## IntroductionIn deep learning, batch data refers to a collection of input samples that are processed together in a single forward pass through the neural network. Ba ci sed ide 深度学习batch normalize # 实现深度学习Batch Normalize的步骤## 流程概述首先,让我们通过以下表格来展示实现深度学习Batch Normalize的整个流程:| 步骤 | 操作 || --- | --- || 1 | 计算mini-batch上的均值和方差 || 2 | 标准化mini-batch || 3 | 通过缩放和平移恢复数据 || 4 | 更新参数gamma和beta | python 恢复数据 方差 深度学习框架theano下的batch_norm实现代码——强化学习框架rllab 深度学习框架theano下的batch_norm实现代码——强化学习框架rllab # encoding: utf-8 import lasagne.layers as L import lasagne import theano import theano.tensor as TT class P sed ci ide tf.contrib.layers.batch_norm Adds a Batch Normalization layer from http://arxiv.org/abs/1502.03167tf.contrib.layers.batch_norm( inputs, decay=0.999, center=True, scale=False, epsilon=0.001, activation_f... sed 2d scala 其他 深度学习中 Batch Normalization 这是一个还在被广泛研究的问题,先把简单的总结写起来,后面肯定 tensorflow 深度学习 神经网络 归一化 数据 batch norm在relu前 rnn batch norm RNN 递归神经网络该问题的目标是获得一个能确定语句概率的概率模型。为了做到这一点,通过之前已经给出的词语来预测后面的词语。我们将使用 PTB(Penn Tree Bank) 数据集,这是一种常用来衡量模型的基准,同时它比较小而且训练起来相对快速。batch_size 基础的伪代码就像下面这样:lstm = rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)# 初始化 LSTM batch norm在relu前 迭代 初始化 反向传播 目标检测batch norm 一、目标检测常见算法 object detection,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别。所以,object detection要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。 然而,这个问题可不是那 目标检测batch norm 深度学习 目标检测 卷积 全连接 机器学习、深度学习实战细节(batch norm、relu、dropout 等的相对顺序) cost function,一般得到的是一个 scalar-value,标量值; 执行 SGD 时,是最终的 cost function 获得的 scalar-value,关于模型的参数得到的;1. 分类和预测评估:准确率; 速度;健壮性;可规模性; 可解释性;2. Data Augmentation平移、旋转/翻转、缩放、加噪声3. 溢出矩阵求逆,W=PQ−1W = P/(Q+1e scala 标量 缩放 tensorflow 健壮性 batch norm的反向传播 最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用。如果 batch norm的反向传播 深度学习 人工智能 权值 数据 深度学习与Pytorch入门实战(九)卷积神经网络&Batch Norm 笔记摘抄 1. 卷积层 1.1 torch.nn.Conv2d() 类式接口 torch.nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=T pytorch 2d ide 方差 数据 rnn 代码实现 rnn batch norm Character RNN Tensorflow版本的解析 RNN是一个很有意思的模型。早在20年前就有学者发现了它强大的时序记忆能力,另外学术界以证实RNN模型属于Turning-Complete,即理论上可以模拟任何函数。但实际运作上,一开始由于vanishing and exploiting gradient问题导致BPTT算法学习不了长期记忆。虽 rnn 代码实现 Tensorflow git 迭代 batch norm pytorch 参数 pytorch parameter 定义:在模型中有两种需要被保存下来的参数:parameter和buffer一种是反向传播需要被optimizer更新的,称之为 parameter(如权重等)一种是反向传播不需要被optimizer更新,称之为 buffer(一些阈值之类的)注册:torch.nn.register_parameter()用于注册Parameter实例到当前Module中(一般可以用torch.nn.Paramet 自动保存 成员变量 初始化 深度学习 batch缩减shrink 深度减小 深度压缩主要技术: ① 2016 ICLR best paper三步走策略 : 技术路线:1)剪枝(剪掉多余的连接,将网络结构变稀疏) 具体步骤: Step1:正常训练得到网络权值 Step2:将所有小于阈值的权值设为0 Step3:重新训练剩下的非0值 Step2,step3不断迭代,直到满足条件为止。 深度学习 batch缩减shrink 卷积 卷积核 权值 t分部Python代码 python3基础教程[第一版][2016.10]邓英 夏帮贵 [主编]总页数:278 PS:为了阅读效率,以下笔记仅记录关键内容第一章 python起步1.python2.x和python3.x的区别2.python是解释性语言3.python的运行4.python的可执行exe文件打包软件 http://py2exe.org/5.python运行环境搭建第二章 pytho t分部Python代码 字符串 python 元组 python pchip 插值 torch.nn.functional.interpolate实现插值和上采样上采样:可以使你训练的图片分辨率变成你想要的更大的分辨率将输入图片input image进行rescale到一个想要的尺寸,而且计算每个点的像素点,使用如双线性插值bilinear等插值方法对其余点进行插值。torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_f python pchip 插值 pytorch 深度学习 机器学习 插值 在Linux环境中安装AFLcentos 1.at命令 1.1 Linux at命令介绍 Linux中我们有类似于闹钟的需求。如我们需要在凌晨1点将文件上传到服务器,或者在晚上10点确定系统状态等,但管理员需要下班休息,且需要人工操作,效率太低。 &n linux 运维 服务器 日期时间 txt文件 pycharm community django管理系统 Pycharm使用秘籍Pycharm的基本使用PyCharm使用笔记常用快捷键默认添加作者、时间等一些信息 Pycharm使用秘籍Pycharm的基本使用* 1、在Pycharm下为你的Python项目配置Python解释器*a、Projiect:当前项目名>Project Interpreter>add Local2、在pycharm下创建python文件、python模块 a、 pycharm python 官方文档 Python 缩进 python 调用父级文件 在python中展现面向对象的三大特征:封装、继承、多态。前面我们讲了封装,下面我们来学习继承和多态。目录一 、析构方法二、继承1.单继承2.多继承多继承案例多继承同名方法继承顺序 间接继承3.重写和调用父类方法三.属性和方法1.类属性2.类方法和静态方法四、多态多态概念多态的利用:“鸭子类型”一 、析构方法 &nb python 调用父级文件 python 父类 子类 多态