Batch-Normalization（下面简称BN)是如何工作的，即在连接层和激活函数之间加了一个BN层，这些参数参与了整个网络的正向和反向传播。这篇博文主要介绍为什么BN算法可以work，内容主要参考了两篇论文，包括18年的一篇NIPS论文。问题的提出和解决 在引入BN之前，以前的model training有一些系统性的问题，导致很多算法收敛速度...
Batch Normalization是以batch为基本单位,对每个神经元做归一化处理,同时,batch normalization和隐层、卷积层等一样,属于网络中的一层,一般都在激活函数之前。 在没有batch normalization时,激活函数层可以表示为: output=f(w∗x+b) 在加上batch normalization后,激活函数层可以表示为: output=f(batchNorm(w∗x...
深度学习框架都已经实现了 Batch Normalization 层。如 : PyTorch:torch.nn.BatchNorm1d,torch.nn.BatchNorm2d,torch.nn.BatchNorm3d。 Tensorflow/Keras:tf.nn.batch_normalization,tf.keras.layers.BatchNormalization。 torch.nn.BatchNorm2d示例: torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, ...
因此,基于上面两个解决问题的思路,作者提出了Batch Normalization,下一部分来具体讲解这个算法步骤。 2.2 算法 在深度学习中,由于采用full batch的训练方式对内存要求较大,且每一轮训练时间过长;我们一般都会采用对数据做划分,用mini-batch对网络进行训练。因此,Batch Normalization也就在mini-batch的基础上进行计算。 2...
训练深度神经网络非常复杂,因为在训练过程中,随着先前各层的参数发生变化,各层输入的分布也会发生变化,导致调参工作要做的很小心,训练更加困难,论文中将这种现象称为“internal covariate shift”,而Batch Normalization正式用来解决深度神经网络中internal covariate shift现象的方法。
Batch Normalization 实现 从零实现 简明实现 回到顶部 Feature Scaling(特征归一化) Feature scaling,常见的提法有"特征归一化"、"标准化",是数据预处理中的重要技术。他的重要性: (1)特征间的单位(尺度)可能不同,比如身高和体重,比如摄氏度和华氏度,比如房屋面积和房间数,一个特征的变化范围可能是[1,2,3,4...
由于Batch Normalization包含数据标准化的操作,因此在了解BN前,首先要对数据标准化有个简单认识。 数据标准化通常包括两种:0-1标准化和Z-score标准化,深度学习中的标准化往往指代的是后者。 0-1标准化 0-1标准化的公式如下: Z-score标准化 Z-score标准化的公式如下: ...
Batch Normalization(简称BN)中的batch就是批量数据,即每一次优化时的样本数目,通常BN网络层用在卷积层后,用于重新调整数据分布。假设神经网络某层一个batch的输入为X=[x1,x2,…,xn],其中xi代表一个样本,n为batch size。 计算方法 首先,我们需要求得mini-batch里元素的均值: ...
一. 从Mini-Batch SGD说起 我们先从Mini-Batch SGD的优化过程讲起,因为这是下一步理解Batch Normalization中Batch所代表具体含义的知识基础。 我们知道,SGD是无论学术圈写文章做实验还是工业界调参跑模型最常用的模型优化算法,但是有时候容易被忽略的一点是:一般提到的SGD是指的Mini-batch SGD,而非原教旨意义下的...
我们先算出一个batch里面所有数据的均值和方差(后面加ε是为了防止除零错误)。然后利用下面的公式对输出输入进行约束。(可以通过代码进行理解) 我们可以看出里面有两个新的参数 和 ,这两个参数是在训练过程中学习所得的。 一般会将其放在全连接层和卷积层的输出上,在激活函数之前。或者在全连接层,卷积层输入之前...