当前位置：学术参考网 > bn论文中给均值梯度
一、什么是BN？BatchNormalization是2015年一篇论文中提出的数据归一化方法，往往用在深度神经网络中激活层之前。其作用可以加快模型训练时的收敛速度，使得模型训练过程更加稳定，避免梯度或者梯度消失。并…
论文的实验发现这种效应有利于网络的泛化，可以减小或者不用dropout。BN是怎么做的（How）对于一个神经元的一个mini-batch上的一批数据，做一次BN，假设batchsize为m先求mini-batch的均值：$$\mu\leftarrow\frac{1}{m}\sum_{m}^{i=1}x_{i}$$
BN的主要思想：针对每个神经元，使数据在进入激活函数之前，沿着通道计算每个batch的均值、方差，‘’数据保持均值为0，方差为1的正态分布，避免发生梯度消失。
网络训练中以batch_size为最小单位不断迭代，很显然，新的batch_size进入网络，由于每一次的batch有差异，实际是通过变量，以及滑动平均来记录均值与方差。训练完成后，推断阶段时通过γ,β，以及记录的均值与方差计算bn层输出。结合论文中给出的使用
BN算法（BatchNormalization）其强大之处如下：.实际上深度网络中每一层的学习率是不一样的，一般为了网络能够正确的收敛、损失函数的值能够有效的下降，常常将学习率设为所有层中学习率最小的那个值。.但是BatchNormalization对每层数据规范化后，这个最低...
搞技术即要向前看，紧跟时代潮流，学点transformer、GCN等当前热门，也要“向后”看，学学基础知识，这样才能做到游刃有余。本系列文章将CNN常见组件的前向和反向传播都过一遍。参数定义首先定义Parameter类，类似…
WhatisBN.Normalization是数据标准化（归一化，规范化），Batch可以理解为批量，加起来就是批量标准化。.先说Batch是怎么确定的。.在CNN中，Batch就是训练网络所设定的图片数量batch_size。.Normalization过程，引用论文中的解释：.输…
第一步：.计算每一层深度的均值和方差.第二步：.对每一层设置2个参数，γ和β。.假设第1深度γ=2、β=3；第2深度γ=5、β=8。.计算公式：.返回目录.BN可以防止梯度消失吗.BN可以防止学习过程中梯度消失，这一点论文中有阐述，作者说可以如果使用sigmod激活...
深度模型的优化（1）：批标准化（BatchNormalization，BN）.统计机器学习的经典假设：sourcedomain和targetdomain的数据分布是一致的，也就是说，训练数据和测试数据满足同分布。.这是通过训练的模型能在测试集上获得好的效果的前提。.CovariateShift：是机器...
5）避免梯度和梯度消失注：BN存在一些问题，后续的大部分归一化论文，都是在围绕BN的这些缺陷来改进的。为了行文的方便，这些缺陷会在后面各篇论文中逐一提到。BN、LN、IN和GN的区别与联系下图比较明显地表示出了它们之间的区别。
结合论文中给出的使用过程进行解释输入:待进入激活函数的变量输出:1.对于K个激活函数前的输入,所以需要K个循环。每个循环中按照上面所介绍的方法计算均值与方差。通过γ,β与输入x...
等到下一层的时候就不会对已经正则化的数据再次进行正则化,从而避免了训练参数的破坏。BN的正向传播的过程如下:BN的反向传播过程对方差求导:对均值求导:对权值和偏差梯度求导:
如下右图所示,当进行归一化后,特征都在同一个大小范围,则losslandscape像一个碗,学习率更容易设置,且梯度下降比较平稳。实现算法:在一个batch中,在每...
如下右图所示,当进行归一化后,特征都在同一个大小范围,则losslandscape像一个碗,学习率更容易设置,且梯度下降比较平稳。实现算法:在一个batch中,在每一BN层中,对每个样本的...
如下右图所示,当进行归一化后,特征都在同一个大小范围,则losslandscape像一个碗,学习率更容易设置,且梯度下降比较平稳。实现算法:在一个batch中,在每...
如果在所有3个网络中都有一个BN层，那么您在技术上要做的就是将信号转发到BN层，然后您必须在BN层之间传递批处理统计信息，因为否则在整个批次中没有平均值和方差。这使网络可以“...
文中使用了类似z-score的归一化方式:每一维度减去自身均值,再除以自身标准差,由于使用的是随机梯度下降法,这些均值和方差也只能在当前迭代的batch中计算,故作者给这个算法命...
下面我们就讲一下BN层是如何实现的:从论文中给出的伪代码可以看出来BN层的计算流程是:1.计算样本均值。2.计算样本方差。3.样本数据标准化处理。4.进行平移...
结合论文中给出的使用过程进行解释输入:待进入**函数的变量输出:1.对于K个**函数前的输入,所以需要K个循环。每个循环中按照上面所介绍的方法计算γ与β。通过γ,β与输入x的变换求出BN层输出。
BN算法描述文中使用了类似z-score的归一化方式:每一维度减去自身均值,再除以自身标准差,由于使用的是随机梯度下降法,这些均值和方差也只能在当前迭代的batch中...