Bn

似然与贝叶斯

+P(Bn)P(A|Bn)2、贝叶斯公式：1、公式2、理解我们在日常生活中常常是观察到某种现象，然后去反推造成这种现象的各种原因的概率。
ChenXiaoFeng0420·2023-01-16 14:34

[通道注意力]--ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

代码：把代码拿到超分网络RCAN中尝试了一下，直接损失破万，目前还没找到原因，初步怀疑是缺少了BN层的原因。
chenzy_hust·2023-01-16 08:22

Batch Normalization详解

这几天重新看了BN，完成了翻译，也仔细的对里面一些自己感到疑惑的点，进行了查阅和思考，其中有一些个人见解，欢迎大家来讨论。
mike112223·2023-01-15 16:20

batch normalization详解

1、引入BN的原因1、加快模型的收敛速度2、在一定程度上缓解了深度网络中的“梯度弥散”问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。3、对每一批数据进行归一化。
frostjsy·2023-01-15 14:29

Layer Normalization

在RNN这类时序网络中，时序的长度并不是一个定值（网络深度不一定相同），比如每句话的长短都不一定相同，所有很难去使用BN，所以作者提出了LayerNormalization。
三拾佳易·2023-01-15 14:27

chainer-图像分类-DenseNet代码重构【附源码】

代码实现class_DenseLayer(chainer.Chain):def__init__(self,input_c:int,growth_rate:int,bn_size:int,drop_rate
爱学习的广东仔·2023-01-15 10:02

pytorch 模型model 的一些常用属性和函数说明

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,kernel_size=3,padding=1)self.bn1=nn.BatchNorm2d(6)self.conv2=nn.Conv2d
Tchunren·2023-01-15 08:18

PyTorch的基础知识点记录

生成器返回的每一个元素是tensor，是网络的实际参数(PyTorchversion1.6)2查看具体层的参数(PyTorchversion1.10)named_parameters,named_buffers>>>bn
冬日and暖阳·2023-01-15 08:17

G1D41-BN是什么、优缺点、位置和数量

一、BN今天发现resnet要用BN，学习一下BN的优缺点、使用位置和数量（一）是什么https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html对于每个隐层神经元，
甄小胖·2023-01-15 07:06

pytorch中模型的各参数初始化

classMyNet(nn.Module):def__init__(self):#在这里实例化各种层（Conv2D、BN、Attention...）forminself.modules():#获取所有层
我有酒两杯·2023-01-14 17:55

目标检测（6）—— YOLO系列V2

一、YOLOV2改进的概述做的改进如下图：BatchNormalization批量归一化层不加BN层，网络可能学偏，加上归一化进行限制。从今天来看，conv后加BN是标配。
莫听穿林打叶声@·2023-01-14 13:31

【目标检测】YOLOv4特征提取网络——CSPDarkNet结构解析及PyTorch实现

结构解析及PyTorch实现1YOLOv4目标检测模型1.1Mish激活函数1.2CSP结构和DarkNet1.3CSP-DarkNet【讨论】2PyTorch实现CSPDarkNet2.1Mish激活函数和BN_CONV_Mish
Cai Yichao·2023-01-14 13:16

pytorch named_children()和named_parameters()的区别

layer名称named_parameters()主要用于返回神经网打包的每一层的名字以resnet18为例子，其每一个layer（也就是basicblock）由多个nn.conv/nn.linear/nn.bn
AllenPuRZ·2023-01-14 13:08

强化学习--综述3之强化学习的分类

通常先通过高斯过程(GP)或贝叶斯网络(BN)等工具针对具体问题建立模型,然后再通过机器学习的方法或最优控制的方法,如模型预测控制(MPC)、线性二次调节器(LQR)、线性二次高斯(LQG)、迭代学习控制
whitenightwu·2023-01-14 08:12

R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据|附代码数据

贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。
·2023-01-14 00:00

PyTorch Cookbook（常用代码段整理合集）

1.freezn_bn使用imagenet预训练模型时，可以对BN层的参数进行固定，这样再别的小数据集上也可以得到比较好的结果，同时还可以加快训练速度。
SoftGit·2023-01-13 09:16

mxnet 和pytorch比较

mxnet:num_classes=config.emb_sizebn_mom=config.bn_momworkspace=config.workspacedata=mx.symbol.Variable
AI视觉网奇·2023-01-13 09:13

BN能不能解决过拟合？为什么？

 个人认为BN不能解决过拟合，根据paper中的实验来说，是无法阻止过拟合的。但是BN可以在某些情况下对过拟合有抑制作用，使得过拟合在更多的trainepoch之后才出现。不能解决但是能缓解。 
Yu十三·2023-01-12 17:17

ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size [1, 256, 1, 1]的解决方案

在运行pytorch代码的时候，当其中存在BN层，并且你还存在输出的结果为1x1卷积，（如全局平均池化），在验证集的时候就很会出现这个问题：ValueError:Expectedmorethan1valueperchannelwhentraining
正在学习的浅语·2023-01-12 17:33

ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 8,..

：ValueError:Expectedmorethan1valueperchannelwhentraining,gotinputsizetorch.Size([1,8,1,1])大致意思是，由模型中BN
ansheng1314·2023-01-12 17:57

IN和AdaIN原理与代码实现

Ulyanov发现在风格迁移上使用IN效果比BN好很多，从他开始凡是风格迁移都离不开IN和其变种AdaIN，本文简要介绍IN和AdaIN原理，应用。
明月几时有.·2023-01-12 07:54

ResNet解读和1×1卷积介绍

又或者在中间加入normalization（包括BN）,可以使得校验每个层之间的那些输出和它梯度的那些
oyou-2021·2023-01-12 02:15

深度学习—BN的理解（一）

0、问题机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。思考一个问题：为什么传统的神经网络在训练开始之前，要对输入的数据做Normalization?原因在于神经网
一代人78·2023-01-11 21:25

5、BN层的作用及原理？

作用（归一化至：均值0、方差为1）：（1）加速网络收敛速度，可以使用较大的学习率来训练网络（2）改善梯度弥散（3）提高网络的泛化能力（4）BN层一般用在线性层和卷积层后面，而不是放在非线性单元后因为非线性单元的输出分布形状
北京纯牛奶·2023-01-11 21:53

深度神经网络中BN（Batch Norm）的理解

BN的启发来源之前的研究表明在图像处理中，对输入的图像进行白化（Whiten），就是对输入数据分布变换到0均值，单位方差的正态分布，那么神经网络就会较快收敛。
L一抹阳光·2023-01-11 21:21

神经网络中的BN(batch-normalization)

在逻辑回归的训练中，我们对样本的特征进行归一化处理，每个样本特征减去均值，然后除以方差，使得最后使用的数据均值为0，方差为1。这样处理后可以加快训练速度。其可以加快训练速度的原因是：消除了特征取值范围不统一的问题，比如有个特征的取值是1-10，但是另一个取值是-1000到1000，如果不进行处理，训练会非常缓慢，归一化后将取值范围都归一化到了0到1之间，从而加速训练过程。有一个问题，在深层神经网络
guanguanboy·2023-01-11 21:51

BN层的原理与作用

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.进行平移和缩放处理。引入了γ和β两个参数。来训练γ和β两个参数。
YL_python_C++_java·2023-01-11 21:51

BN层原理及作用

BN：batchnorm批量标准化。解决的问题：输入的数据都具有不同的分布，会给下层网络的训练带来困难。
VictorHan01·2023-01-11 21:21

深度学习之BN层

注：借鉴整理，仅供自学，侵删一批数据同通道归一处理在深度学习中，因为网络的层数非常多，如果数据分布在某一层开始有明显的偏移，随着网络的加深这一问题会加剧(这在BN的文章中被称之为internalcovariateshift
UHL1107·2023-01-11 21:20

深度学习面试基础--BN层

一、BN层的由来训练深度学习网络是一个相当复杂的过程，每个层的输入分布在训练中会随着前一层的参数变化而变化。
一条咸鱼摆摆·2023-01-11 21:50

【论文笔记】—GoogLeNet（Inception-V1）—2015-CVPR

其后续变种包括BN-Incepti
chaiky·2023-01-11 20:56

关于batch normalization的理解

套餐：卷积+BN+激活，原始的BN0=(X-E(X))/std，减去均值除以标准差，改进后的BN=γ*BN0+β，其中γ和β是通过模型学习得到的。
Jack Su·2023-01-11 12:05

Pytorch踩坑记录：关于用net.eval()和with no grad装饰器计算结果不一样的问题

Pytorch踩坑记录相同点net.eval()和withtoch.no_grad()的相同点：都停止反向传播不同点：1、net.eval()用net.eval（），此时BN层会用训练时的均值和方差。
西柚西柚xiu·2023-01-11 08:08

Batchsize不够大，如何发挥BN性能？探讨神经网络在小Batch下的训练方法

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨皮特潘编辑丨极市平台导读由于算力的限制，有时我们无法使用足够大的batchsize，此时该如何使用BN呢？
Tom Hardy·2023-01-11 06:44

计算机视觉 | 面试题：03、BN层的深入理解

问题BN在深度网络训练过程中是非常好用的trick，在笔试中也很常考，而之前只是大概知道它的作用，很多细节并不清楚，因此希望用这篇文章彻底解决揭开BN的面纱。
Mrrunsen·2023-01-11 06:10

【计算机视觉】BN层的深入理解（代码实现）

问题BN在深度网络训练过程中是非常好用的trick，在笔试中也很常考，而之前只是大概知道它的作用，很多细节并不清楚，因此希望用这篇文章彻底解决揭开BN的面纱。
秋天的波·2023-01-11 06:08

yolov2详细讲解

改进方法介绍----1.BatchNormalization（批归一化）yolov2中在每个卷积层后加BatchNormalization(BN)层，去掉了dropout层。B
okey.king.cn·2023-01-11 01:13

神经网络参数量的计算

视觉类网络组件中带参数的层主要有：卷积层、BN层、全连接层等。
晓野豬·2023-01-10 19:08

【深度学习】ResNet学习笔记

论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385参考知乎（含讲解、代码实现、github地址）：resnet论文详解附代码实现-知乎b站视频讲解：6.1ResNet网络结构，BN
xinyueScarlett·2023-01-10 16:01

【学习笔记】【深度学习】ResNet残差网络

笔记参考视频【6.1ResNet网络结构，BN以及迁移学习详解】https://www.bilibili.com/video/BV1T7411T7wa/?
小欧尼思密达·2023-01-10 16:00

深度学习-【图像分类】学习笔记 6ResNet

文章目录6.1ResNet网络结构，BN以及迁移学习详解residual结构BatchNormalizetion详解迁移学习简介6.1.2ResNeXt网络结构6.2使用pytorch搭建ResNet并基于迁移学习训练
小威W·2023-01-10 16:24

6.1 ResNet网络结构 BN及迁移学习

1.ResNet详解ResNet网络是在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。ResNet网络中的两点：提出Residual结构（残差结构），并搭建超深的网络结构（可突破1000层）使用BatchNormalization加速训练（丢弃dropout）1.1Whyresidual?在ResNet
一个小腊鸡·2023-01-10 16:46

Mask RCNN网络源码解读（Ⅱ） --- ResNet、ResNeXt网络结构、BN及迁移学习

目录1.ResNet简介2.residual结构和ResNet-34详解2.1residual结构2.2BatchNormalization3.迁移学习4.ResNeXt网络结构1.ResNet简介ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年lmageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得coco数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。(啥也别说了，就是NB）。网络中的亮点：①超深
Courage2022·2023-01-10 15:36

HRNet源码阅读笔记（4），庞大的PoseHighResolutionNet模块-stage1

;关键是看pose_hrnet.py中PoseHighResolutionNet模块的forward函数相关部分如下：defforward(self,x):x=self.conv1(x)x=self.bn1
gaoenyang760525·2023-01-10 14:59

深度学习中BN（Batch Normalization）的原理详解

深度学习文章目录深度学习前言一、BN提出的背景二、BN原理算法步骤测试阶段使用BN三、BatchNormalization的优点前言BatchNormalization的概念在2015年提出，发表于论文
蓝色仙女·2023-01-10 08:59

【深度学习】Batch Normalization

7.BN的原理！！！它的参数是怎么学习到的？?答案：变换重构，引入了可学习参数γ、β。
littlemichelle·2023-01-10 07:41

Batch Normalization详解

BN层放在ReLU前面还是后面？BN层为什么有效？参考博客：blog.shinelee.me|博客园|CSDN动机
may_walkaway·2023-01-10 07:40

对BN（batch normlization）层的理解

前言：BN层作为当前应用十分广泛的一中抗过拟合、加速模型收敛的手段，效果可以说是十分好用，但是究其原因或者说理解，很多人也是从不同方面有所解释，这篇就尽量包罗的多一些，加上一些自己的理解。
绛洞花主敏明·2023-01-10 07:10

batch normlization随记

个人笔记：为什么用BN层。1，它一定程度上抑制了梯度“不活跃”区间，因为神经网络内部发生了协方差偏移。
CV_er·2023-01-10 07:09

基于VGG6的好莱坞明星识别-pytorch版本

：Pytorch实战|第P6周：好莱坞明星识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制与参考文章的不同1.梯度下降由SGD换成了Adam2.重构了VGG16的分类层，改动了神经元个数，drop比率并且增加了BN
爱挠静香的下巴·2023-01-10 07:00
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