BatchNormal

时间: 2024-04-05 14:13:58 浏览: 56
Batch Normalization是一种用于加速深度神经网络训练并提升准确率的方法，由Google团队在2015年提出。它通过对网络中每一层的输入进行标准化处理，使得每个特征维度在训练过程中的分布保持稳定。这样可以缓解深层网络中梯度消失或爆炸的问题，并使得网络更加容易训练。 在使用Batch Normalization时，一般使用当前批次的总体标准差进行处理。具体的计算公式为：对于当前批次的每个特征维度，计算该维度上的均值和标准差（标准差等于方差开平方），然后使用计算得到的均值和总体标准差对该特征维度进行标准化。接着，使用这一批次的均值和标准差来更新整个训练集的统计均值和标准差。 总结起来，Batch Normalization通过对网络每一层的输入进行标准化处理，使得网络的训练更加稳定，并且能够加速网络的收敛并提升准确率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Batch Normalization详解以及pytorch实验](https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/104434557)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
阅读全文

相关推荐

pdf

Batch Normalization

Training Deep Neural Networks is complicated by the fact that the distribution of each layer's inputs changes during training, as the parameters of the previous layers change. This slows down the training by requiring lower learning rates and careful parameter initialization, and makes it notoriously hard to train models with saturating nonlinearities. We refer to this phenomenon as internal covariate shift, and address the problem by normalizing layer inputs. Our method draws its strength from making normalization a part of the model architecture and performing the normalization for each training mini-batch. Batch Normalization allows us to use much higher learning rates and be less careful about initialization. It also acts as a regularizer, in some cases eliminating the need for Dropout. Applied to a state-of-the-art image classification model, Batch Normalization achieves the same accuracy with 14 times fewer training steps, and beats the original model by a significant margin. Using an ensemble of batch-normalized networks, we improve upon the best published result on ImageNet classification: reaching 4.9% top-5 validation error (and 4.8% test error), exceeding the accuracy of human raters.
zip

conditional_batch_normalization:有条件批处理规范化Pytorch的实现

conditional_batch_normalization 有条件批处理规范化Pytorch的实现 这是在[1]和[2]中引入的有条件批处理归一化，并在[3]中成功地应用于有条件的图像生成。 [1] Dumoulin，Vincent，Jonathon Shlens和Manjunath ...
zip

batch normalization 和 layer normalization 在RNN（LSTM、GRU）上的TensorFlow实现

在深度学习领域，Batch Normalization（批量归一化）和Layer Normalization（层归一化）是两种常用的技术，用于优化神经网络模型的训练过程。它们的主要目标是通过规范化网络层的输入，来减少内部协变量偏移，提高...

介绍一下batchnormal

Batch Normalization（批量归一化）是一种广泛应用于深度学习中的技术，它可以加速神经网络的训练，提高模型的精度和稳定性。 Batch Normalization 的主要思想是对每个 Mini-Batch 中的特征进行归一化处理，使其...

如何理解BatchNormal

Batch Normalization（批量归一化）是一种深度学习技术，用于加速神经网络训练过程和提高模型的精度。Batch Normalization 通过对每个batch的输入数据进行标准化，来控制激活函数的输入范围，使得网络更加稳定和容易...

batchnormal层的具体实现

Batch Normalization (BN) 是深度学习中常用的一种技术，用于加速神经网络的训练。其实现原理是在输入数据的每个 mini-batch 上标准化数据，使其均值为 0，方差为 1。其具体实现如下： 1. 对于输入的 mini-batch ...
zip

Batch-Normal-For-Caffe:扩展caffe的批次标准化层

批量正常咖啡 对于新视觉Caffe，有一些代码可以扩展“批处理规范化层”。 要添加此层，只需修改“ common_layers.hpp”，“ upgrade_proto.cpp”和“ caffe.proto”。 并添加“ bn_layer.cpp”，“ bn_layer.cu”。...
docx

批处理batch

语法为：START ["title"] [/Dpath] [/I] [/MIN] [/MAX] [/SEPARATE | /SHARED][/LOW | /NORMAL | /HIGH | /REALTIME | /ABOVE]。 本篇教程涵盖了批处理的基础知识点，包括Echo命令、@指令、Goto命令、Rem命令、...
rar

sched_fair.rar_batch_cfs

"Sched_fair.rar_batch_cfs" 提到的是完全公平调度器（Completely Fair Scheduler, CFS）中的两类任务调度策略：SCHED_NORMAL 和 SCHED_BATCH。这两个调度类在CFS框架下运行，确保系统资源的公平分配。 1. 完全公平...

batch_size和total batch_size、normal batch_size的区别

normal batch_size则是指普通的batch_size，即每次输入模型的样本数。 举个例子，如果训练集大小为1000，batch_size为32，则每次输入模型的样本数为32，total batch_size为1000/32=31.25，通常向上取整为32。

如何在卷积层conv2D使用 batch_normal 和 weight_decay，请举例

在卷积层Conv2D中使用BatchNormalization和Weight Decay需要使用Keras中的BatchNormalization和Regularizers模块。以下是一个使用这些模块的Conv2D示例： python from keras.layers import Conv2D, Batch...

"卷积核大小 3*3，卷积核移动步长 1，卷积核个数 16，激活函数 ReLU，使用 batch_normal 和 weight_decay"的代码

conv_weights = tf.get_variable("conv_weights", shape=[3, 3, 1, 16], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)) conv_bias = tf.get_variable("conv_bias", shape=[16], initializer=tf.zeros_...

batch normalization代码

这是一段使用 TensorFlow 实现的 batch normalization 的代码示例: python import tensorflow as tf # 定义输入层 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784]) # 定义全连接层 w = tf.Variable(tf....

np.random.normal(size = [batch_size, dim1, dim2, num_rx_ant])怎么指定生成64位的数据

size = [batch_size, dim1, dim2, num_rx_ant] mu = 0.0 sigma = 1.0 # 生成64位精度的正态分布数据 normal_64bit = rng_64.normal(loc=mu, scale=sigma, size=size) print(normal_64bit) 请注意，这个操作并...

noise = torch.FloatTensor(np.random.normal(0,0.02,(len(batch['img128']), 64))).to(device)

This line of code generates a tensor of random noise with dimensions (batch_size, 64) using NumPy's normal distribution function. The mean of the distribution is set to zero and the standard deviation...

def forward(self, state): a = torch.tanh(self.l1(state.float())) # Apply batch normalization to the each hidden layer's input a = self.bn1(a) a = torch.tanh(self.l2(a)) a = self.bn2(a) a = torch.tanh(self.l3(a)) # Normalize the transmission power and phase matrix current_power_t = self.compute_power(a.detach()).expand(-1, 2 * self.M ** 2) / np.sqrt(self.power_t) real_normal, imag_normal = self.compute_phase(a.detach()) real_normal = real_normal.expand(-1, self.N) imag_normal = imag_normal.expand(-1, self.N) division_term = torch.cat([current_power_t, real_normal, imag_normal], dim=1) return self.max_action * a / division_term

这段代码是一个用于无线通信的深度强化学习模型的前向传播函数。它接收一个状态变量 state，并将其输入到三个全连接层中，每个层都使用了批量归一化和双曲正切函数作为激活函数。然后，它使用了一些方法来规范化传输...

for epoch in range(epochs): # 生成随机噪声 noise = np.random.normal(0, 1, size=(batch_size, latent_dim)) # 生成器生成假数据 fake_X = my_generator.predict(noise) # 随机选择真实数据 idx = np.random.randint(0, X_train.shape[0], batch_size) real_X = X_train[idx] # 训练判别器 discriminator.trainable = True discriminator.train_on_batch(real_X, np.ones((batch_size, 1))) discriminator.train_on_batch(fake_X, np.zeros((batch_size, 1))) # 训练生成器 discriminator.trainable = False gan.train_on_batch(noise, np.ones((batch_size, 1))) # 每 10 个 epoch 打印一次损失 if epoch % 10 == 0: print('Epoch %d: loss_d=%.4f, loss_g=%.4f' % (epoch, loss_d, loss_g))

在这段代码中，您正在使用一个GAN（生成对抗网络）来训练一个生成器和一个判别器。GAN是一种深度学习模型，用于生成逼真的假数据，它由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成假数据，判别器负责区分真实数据...

Batch Normalization，在Keras怎么用

x = tf.random.normal(shape=(32, 100)) # 对 x 进行 Batch Normalization x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) 这里我们使用 tf.keras.layers.BatchNormalization() 函数对张量 x 进行 Batch ...

def train(generator, discriminator, gan, X_train, latent_dim, epochs=90, batch_size=70, loss_d=None, loss_g=None): for epoch in range(epochs): # 生成随机噪声 noise = np.random.normal(0, 1, size=(batch_size, latent_dim)) # 生成器生成假数据 fake_X = generator.predict(noise) # 随机选择真实数据 idx = np.random.randint(0, X_train.shape[0], batch_size) real_X = X_train[idx] # 训练判别器 discriminator.trainable = True discriminator.train_on_batch(real_X, np.ones((batch_size, 1))) discriminator.train_on_batch(fake_X, np.zeros((batch_size, 1))) # 训练生成器 discriminator.trainable = False gan.train_on_batch(noise, np.ones((batch_size, 1))) # 每 10 个 epoch 打印一次损失 if epoch % 10 == 0: print('Epoch %d: loss_d=%.4f, loss_g=%.4f' % (epoch, loss_d, loss_g))

这段代码是一个简单的 GAN（生成对抗网络）的训练过程，包括生成器、判别器和整个 GAN 的训练。其中，生成器用随机噪声生成假数据，判别器用于判别真实数据和假数据的真伪，并对两种数据进行训练。...

解释此代码import torch import random def data_iter(batch_size,features,labels): num_examples = len(features) indices = list(range(num_examples)) random.shuffle(indices) for i in range(0,num_examples,batch_size): batch_indices = torch.tensor(indices[i:min(i+batch_size,num_examples)]) yield features[batch_indices],labels[batch_indices] w = torch.normal(0,0.01,size=(p,1),requires_grad=True) b = torch.zeros(1,requires_grad=True) for epoch in range(num_epochs): for X,y in data_iter(batch_size,features,labels): y_hat = X @ w + b loss = ((y_hat-y)**2/2).mean() loss.backward() for param in [w,b]: param -= learning_rate * param.grad param.grad.zero_()

3. 定义模型参数：使用torch.normal函数初始化了参数w和b。w是一个服从均值为0，标准差为0.01的正态分布的随机张量，形状为(p, 1)，其中p是特征的数量。b是一个形状为(1,)的零张量。requires_grad=True表示需要计算...

最新推荐

recommend-type

python用TensorFlow做图像识别的实现

w = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[784, 10], stddev=0.01), name="weights") b = tf.Variable(tf.zeros([1, 10]), name="bias") logits = tf.matmul(X, w) + b entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with...
recommend-type

Keras——用Keras搭建线性回归神经网络

Y = -0.5 * X + 2.7 + np.random.normal(0, 0.05, (200,)) plt.scatter(X, Y) plt.show() X_train, Y_train = X[:160], Y[:160] # 训练数据0-159 X_test, Y_test = X[160:], Y[160:] # 测试数据 ``` 3. **...
recommend-type

详解tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类

return tf.Variable(tf.random_normal(shape, stddev=0.01)) # (2) 定义卷积层 def conv2d(x, W): return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # (3) 定义池化层 def max_pool_2x2(x): ...
recommend-type

python小爬虫.zip

python小爬虫
recommend-type

最全的JAVA设计模式，包含原理图解+代码实现.zip

最全的JAVA设计模式，包含原理图解+代码实现
recommend-type

前端协作项目：发布猜图游戏功能与待修复事项

资源摘要信息:"People-peephole-frontend是一个面向前端开发者的仓库，包含了一个由Rails和IOS团队在2015年夏季亚特兰大Iron Yard协作完成的项目。该仓库中的项目是一个具有特定功能的应用，允许用户通过iPhone或Web应用发布图像，并通过多项选择的方式让用户猜测图像是什么。该项目提供了一个互动性的平台，使用户能够通过猜测来获取分数，正确答案将提供积分，并防止用户对同一帖子重复提交答案。 当前项目存在一些待修复的错误，主要包括： 1. 答案提交功能存在问题，所有答案提交操作均返回布尔值true，表明可能存在逻辑错误或前端与后端的数据交互问题。 2. 猜测功能无法正常工作，这可能涉及到游戏逻辑、数据处理或是用户界面的交互问题。 3. 需要添加计分板功能，以展示用户的得分情况，增强游戏的激励机制。 4. 删除帖子功能存在损坏，需要修复以保证应用的正常运行。 5. 项目的样式过时，需要更新以反映跨所有平台的流程，提高用户体验。 技术栈和依赖项方面，该项目需要Node.js环境和npm包管理器进行依赖安装，因为项目中使用了大量Node软件包。此外，Bower也是一个重要的依赖项，需要通过bower install命令安装。Font-Awesome和Materialize是该项目用到的前端资源，它们提供了图标和界面组件，增强了项目的视觉效果和用户交互体验。 由于本仓库的主要内容是前端项目，因此JavaScript知识在其中扮演着重要角色。开发者需要掌握JavaScript的基础知识，以及可能涉及到的任何相关库或框架，比如用于开发Web应用的AngularJS、React.js或Vue.js。同时，对于iOS开发，可能还会涉及到Swift或Objective-C等编程语言，以及相应的开发工具Xcode。对于Rails，开发者则需要熟悉Ruby编程语言以及Rails框架的相关知识。 开发流程中可能会使用的其他工具包括： - Git：用于版本控制和代码管理。 - HTML/CSS：用于构建网页结构和样式。 - Webpack或Gulp：用于项目构建和优化流程。 - Babel：用于JavaScript代码的兼容性处理。 - Linting工具：如ESLint，用于代码质量检查和维护代码风格一致性。 总结来看，People-peephole-frontend项目不仅涉及到了跨平台协作的经验分享，还提供了前端开发的学习和实践机会，尤其在交互设计、前端工程化、依赖管理及样式设计等方面。开发者可以通过参与该项目的修复和完善工作，提高自身技能并积累宝贵的项目经验。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【高斯信道信号编码优化】：4大方法优化Chirp信号编码过程

![高斯信道下的chirp信号解调](https://img-blog.csdnimg.cn/d37646d14e4e4b51b01e617b59167c74.png) # 1. 高斯信道与Chirp信号编码基础 ## 简介 在现代通信领域，信息的传递无处不在，而保障信息传递的清晰与高效是通信技术的核心挑战之一。高斯信道作为通信系统中最常见和基础的模型，为我们理解和优化信号传输提供了重要的理论支持。Chirp信号，以其独特的频谱扩展特性，在无线通信、雷达和声纳系统中发挥着越来越重要的作用。本章将介绍高斯信道的特性以及Chirp信号的基础知识，为读者搭建起后续章节深入探讨优化方法的理论基础。
recommend-type

对给定图，实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。以邻接表或邻接矩阵为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列，并调试算法。使用C语言

在C语言中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来存储图的数据结构。这里我将简单介绍如何实现深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）： **使用邻接表实现：** ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct Node { int val; struct Node* next; } Node; // 创建邻接列表表示图 Node* createAdjacencyList(int numNodes) { // 初始化节点数组 Node** adjList = malloc(sizeof(No
recommend-type

Spring框架REST服务开发实践指南

资源摘要信息: "在本教程中，我们将详细介绍如何使用Spring框架来构建RESTful Web服务，提供对Java开发人员的基础知识和学习参考。" 一、Spring框架基础知识 Spring是一个开源的Java/Java EE全功能栈（full-stack）应用程序框架和 inversion of control（IoC）容器。它主要分为以下几个核心模块： - 核心容器：包括Core、Beans、Context和Expression Language模块。 - 数据访问/集成：涵盖JDBC、ORM、OXM、JMS和Transaction模块。 - Web模块：提供构建Web应用程序的Spring MVC框架。 - AOP和Aspects：提供面向切面编程的实现，允许定义方法拦截器和切点来清晰地分离功能。 - 消息：提供对消息传递的支持。 - 测试：支持使用JUnit或TestNG对Spring组件进行测试。 二、构建RESTful Web服务 RESTful Web服务是一种使用HTTP和REST原则来设计网络服务的方法。Spring通过Spring MVC模块提供对RESTful服务的构建支持。以下是一些关键知识点： - 控制器（Controller）：处理用户请求并返回响应的组件。 - REST控制器：特殊的控制器，用于创建RESTful服务，可以返回多种格式的数据（如JSON、XML等）。 - 资源（Resource）：代表网络中的数据对象，可以通过URI寻址。 - @RestController注解：一个方便的注解，结合@Controller注解使用，将类标记为控制器，并自动将返回的响应体绑定到HTTP响应体中。 - @RequestMapping注解：用于映射Web请求到特定处理器的方法。 - HTTP动词（GET、POST、PUT、DELETE等）：在RESTful服务中用于执行CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。 三、使用Spring构建REST服务 构建REST服务需要对Spring框架有深入的理解，以及熟悉MVC设计模式和HTTP协议。以下是一些关键步骤： 1. 创建Spring Boot项目：使用Spring Initializr或相关构建工具（如Maven或Gradle）初始化项目。 2. 配置Spring MVC：在Spring Boot应用中通常不需要手动配置，但可以进行自定义。 3. 创建实体类和资源控制器：实体类映射数据库中的数据，资源控制器处理与实体相关的请求。 4. 使用Spring Data JPA或MyBatis进行数据持久化：JPA是一个Java持久化API，而MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。 5. 应用切面编程（AOP）：使用@Aspect注解定义切面，通过切点表达式实现方法的拦截。 6. 异常处理：使用@ControllerAdvice注解创建全局异常处理器。 7. 单元测试和集成测试：使用Spring Test模块进行控制器的测试。 四、学习参考 - 国际奥委会：可能是错误的提及，对于本教程没有相关性。 - AOP：面向切面编程，是Spring的核心功能之一。 - MVC：模型-视图-控制器设计模式，是构建Web应用的常见架构。 - 道：在这里可能指学习之道，或者是学习Spring的原则和最佳实践。 - JDBC：Java数据库连接，是Java EE的一部分，用于在Java代码中连接和操作数据库。 - Hibernate：一个对象关系映射（ORM）框架，简化了数据库访问代码。 - MyBatis：一个半自动化的ORM框架，它提供了更细致的SQL操作方式。 五、结束语 以上内容为《learnSpring:学习春天》的核心知识点，涵盖了从Spring框架的基础知识、RESTful Web服务的构建、使用Spring开发REST服务的方法，以及与学习Spring相关的技术栈介绍。对于想要深入学习Java开发，特别是RESTful服务开发的开发者来说，这是一份非常宝贵的资源。