x=batch_normalize(x, is_training) x= tf.nn.relu(x) 归一化操作,比如x = [32, 32, 64, 128] 第一个32表示宽,第二个32表示长,64表示通道数,128表示feature_map的个数 使用batch_mean, batch_var = tf.nn.moments(x, [0, 1, 2]), 求出前三个通道的均值和标准差,此时的维度为(128, ) 在...
x=batch_normalize(x, is_training) x= tf.nn.relu(x) 归一化操作,比如x = [32, 32, 64, 128] 第一个32表示宽,第二个32表示长,64表示通道数,128表示feature_map的个数 使用batch_mean, batch_var = tf.nn.moments(x, [0, 1, 2]), 求出前三个通道的均值和标准差,此时的维度为(128, ) 在...
4.Batch_normalize与隐层参数正则化的协调问题: 上面两图是我在做离线模拟的时候,将隐层参数的正则化去掉仅使用BN来规范参数,橙色线是去掉了隐层参数正则,蓝色线是隐层同时使用了正则和BN,可以看到去掉了正则化仅使用BN的模型表现稍好一点,但不明显,这在实际场景中可以根据自己的需要来使用。另外值得注意的是,如...
步骤1:计算mini-batch上的均值和方差 defcompute_mean_var(X):mean=np.mean(X,axis=0)# 计算均值var=np.var(X,axis=0)# 计算方差returnmean,var 1. 2. 3. 4. 步骤2:标准化mini-batch defnormalize(X,mean,var,eps=1e-5):X_normalized=(X-mean)/np.sqrt(var+eps)# 标准化returnX_normalized 1...
深度学习原理与框架-batch_normalize（归⼀化操作）1. batch_normalize(归⼀化操作)，公式：传统的归⼀化公式 (number - mean) / std， mean表⽰均值， std表⽰标准差 ⽽此时的公式是 scale * (num - mean) / std + beta #scale 和 beta在计算的过程中会进⾏不断的更新，以使得数据可以产...
Batch normalization（BN）作为一种标准化手段，对每一层神经网络的输入进行规范化，使其分布接近标准正态分布，有助于防止梯度消失，加快训练速度。在实际应用中，BN与参数正则化可以协同工作，根据场景需求进行选择。值得注意的是，每个推荐场景的数据分布与数据量大小不同，因此正则化系数L1与L2需要根据...
这里的 loss 是在这一个 batch 计算的，而 average 和 var 也是由这一个 batch 计算得到的，于是其...
一、Batch Normalization Batch Normalization(批归一化)是深度学习中最常用的归一化方法之一。它的主要思想是在每个batch中对数据进行归一化,使得每个batch中的数据都具有相同的分布。具体来说,Batch Normalization对每个batch中的每个通道进行归一化,将它们的均值变为0,方差变为1。然后,再通过一个可学习的仿射变换,将...
因为batch_norm 在test的时候,用的是固定的mean和var, 而这个固定的mean和var是通过训练过程中对mean和var进行移动平均得到的。而直接使用train_op会使得模型没有计算mean和var,因此正确的方式是: 每次训练时应当更新一下moving_mean和moving_var optimizer = tf.train.MomentumOptimizer(lr,momentum=FLAGS.momentum,...
个人认为BatchNormalize是一个非常重要但是却很容易被忽略的知识点,目前几乎所有的神经网络都会用到。我在用cifar10数据集测试时,发现同样的网络,有bn要比没有bn层的验证集准确率提高10%左右。这也验证了吴恩达老师在课中所讲的bn层会有轻微的正则化效果。