BatchNormal

时间: 2024-04-05 16:13:58 浏览: 62
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 ]
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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.
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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。

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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_...

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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

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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...

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