技术标签:BNbatch normalizationCNNRNN Batch Normalization 学习笔记 一、背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》,这个算法
Group Normalization(GN)是针对BN在batch size较小时错误率较高而提出的改进算法,主要目的是使归一化操作的计算不依赖batch size的大小,因为BN层的计算结果依赖当前batch的数据,当在分割检测这类对于输入尺寸要求很大的任务重batch size通常较小时(比如2、4这样),该batch数据的均值和方差的代表性较差,因此对最后的结果...
第一，站在输入和输出的角度，经过无论是BN还是LN之后，数据的维度都没有改变。不管是Batch Normalizati...
我们想要的是在非线性 activation 之前,输出值应该有比较好的分布(例如高斯分布),以便于 back propagation 时计算 gradient,更新 weight。 Batch Normalization W = tf.Variable(np.random.randn(node_in, node_out)) * 0.01 ...fc= tf.contrib.layers.batch_norm(fc, center=True, scale=True, is_training=...
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。
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
上面的drop-out就算一种。其他过拟合可能也会使用:BN,batch normalization(归一化) 在caffe操作时候,模型训练中如何解决过拟合现象? 看到验证集的数据趋于平稳,譬如第1000次之后,验证集的loss平稳了,那么就截取1000次,把学习率降低为原来的0.1,拿来第10000次结果,修改文件,继续训练。 . ...
虽然batch normalization可以显著提高卷积神经网络的训练和泛化速度,但它们很难应用于递归结构。batch normalization可以应用于RNN堆栈之间,其中归一化是“垂直”应用的,即每个RNN的输出。但是它不能“水平地”应用,例如在时间步之间,因为它会因为重复的重新缩放而产生爆炸性的梯度而伤害到训练。
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。
[译改]BN/LN/IN/GN 详解 normalization就是对于一个[H,W] 的数据块都进行归一化。那么如果有16个channel,batchsize=16,就有256个数据块需要归一化。 Group normalization 理解... normalization(Ba,Kiros,&Hinton,2016)试图解决批处理规范的一些缺点: 尚不清楚如何在RNN中应用批处理规范 批处理规范需要大的bat...