Normalization layers 在现代神经网络中无处不在,并且长期以来被认为是必不可少的。这项工作表明,不使用归一化的 Transformer 可以通过一种非常简单的技术实现相同或更好的性能。我们引入了Dynamic Tanh (DyT),一种逐元素操作 $DyT(x) = tanh(αx)$,作为 Transformer 中归一化层的直接替代品。
在现代深度神经网络领域，归一化层（Normalization layers）如批归一化（Batch Normalization, BN）、层归一...
BN BN操作就是批标准化,训练的时候对每一个batch标准化,具体的公式为: 即计算出当前batch的每个channel的均值mean和方差variance,令输入x减去均值u再除以标准差v,最后乘以scale参数gamma,加上shift参数beta,得到变换后的输出y。 作用 标准化使数据都服从正态分布,加快模型的训练速度,平稳收敛,缓解DNN训练中的梯度消...
通过观察这三个接口的参数列表可以得到一个初步的结论,tf.layers.batch_normalization和tf.contrib.layers.batch_norm可以用来构建待训练的神经网络模型,而tf.nn.batch_normalization一般只用来构建推理模型。简洁起见,本文把神经网络模型分为训练模式和推理模式(包括推理、测试和评估等)。由于tf.contrib包的不稳定性,本文...
Batch Normalization具有某种正则作用,不需要太依赖dropout,减少过拟合。 几个问题 卷积层如何使用BatchNorm? For convolutional layers, we additionally want the normalization to obey the convolutional property –so that different elements of the same feature map, at different locations, are normalized in the...
在TensorFlow中,批量标准化可以使用tf.keras.layers作为附加层实现。 包含tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的第二个代码块很重要。对于网络中的每个单元,使用tf.keras.layers.BatchNormalization,TensorFlow会不断估计训练数据集上权重的均值和方差。这些存储的值用于在预测时间应用批量标准化。 每个单元的训练集均值和方差可以通过...
一般来说,layers.batch_normalization可以直接被调用,但具体的BN计算还是交给了tf.nn.batch_normalization: 可以看到,这个操作只是进行一个典型的BN运算,所有变量都是被外部传进来,没有进行特殊的处理。 封装更好的tf.keras.layers.BatchNormalization定义如下: ...
layer_1 = batch_normalization_layer(tf.layers.dense(x, 128, activation=tf.nn.relu), is_training) logits = tf.layers.dense(layer_1, 10) return logits # 定义训练操作 def train_op(loss): optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001) ...
另外,值得注意的是,tf.layers.batch_normalization接口中training参数非常重要,官方文档中描述为: training: Either a Python boolean, or a TensorFlow boolean scalar tensor (e.g. a placeholder). Whether to return the output in training mode (normalized with statistics of the current batch) or in infere...