Batch Normalization 参考一:https://www.jianshu.com/p/86530a0a3935 参考二:http://www.mamicode.com/info-detail-2378483.html 我们都知道在train网络之前,会对数据进行归一化处理,为的是保持训练和测试数据的分布相同,而在神经网络内部,每一层我们都需要有输出和输出,除了对原始数据的标准化处理,在经过...
LN:Layer Normalization是对每个样本的所有特征统一做归一化。 BN VS LN 五. Batch Normalization和Layer Normalization的优缺点 BN的优点:1.可以解决“Internal Covariate Shift”2.解决梯度消失的问题(针对sigmoid),加快收敛速度 BN的缺点:1.batch size小的时候估算的统计值是不合理的 2.不适用于RNN,因为RNN的输入...
3.5 组归一化(Group Normalization, GN) 四. 总结 五. 参考文献 一. 前言 随着深度学习的不断发展,衍生出了各种各样的归一化(Normalization)方法,此篇博文对其基本概念进行梳理和总结,主要包括批量归一化(Batch Normalization,BN)[1],层归一化(Layer Normalization,LN)[2],实例归一化(Instance Normalization,IN)[...
BN是对输入那一层做归一化操作,要对每个元素-均值/标准差,且输入输出规格相当,是可以进行in place。 标准的ReLU函数为max(x, 0),而一般为当x > 0时输出x,但x <= 0时输出negative_slope。RELU层支持in-place计算,这意味着bottom的输出和输入相同以避免内存的消耗。 . . 四、过拟合解决:dropout、batch No...
1. Normalization feature map shape 记为[N, C, H, W],其中 N 表示 batch size,即 N个样本;C 表示通道数;H、W 分别表示特征图的高度、宽度。这几个方法主要的区别就是在: BN 是在 batch 上,对 N、H、W 做归一化,而保留通道 C 的维度。BN 对较小的 ...
折叠Batch Normalization,也叫作折叠BN。我们知道一般BN是跟在卷积层后面,一般还会接上激活函数,也就是conv+BN+relu这种基本组件,但在部署的时候前向推理框架一般都会自动的将BN和它前面的卷积层折叠在一起,实现高效的前向推理网络。 我们知道卷积层的计算可以表示为: ...
Batch Normalization可以用于解决梯度消失和梯度爆炸问题,也包括原论文里提到的内部协方差转移(Internal Covariate Shift),所以本文章先整理了一些梯度消失和梯度爆炸以及内部协方差转移出现的原理,然后再进行Batch Normalization原理的解析。 1.1梯度消失和梯度爆炸
Layer Normalization BN 的一个缺点是需要较大的 batchsize 才能合理估训练数据的均值和方差,这导致内存很可能不够用,同时它也很难应用在训练数据长度不同的 RNN 模型上。Layer Normalization (LN) 的一个优势是不需要批训练,在单条数据内部就能归一化。
首先会介绍DropOut和Batch Normalization技术,dropout可以提高模型的泛化能力。而Batch Normalization是加速训练收敛速度的非常简单但又好用的一种实用技术,我们会通过cs231n的作业2来实现DropOut和Batch Normalization。 然后我们再完成作业2的另外一部分——通过计算图分解实现卷积神经网络。
优化方法总结 Batch Normalization、Layer Normalization、Instance Normalization 及 Group Normalization,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。