Covariate

Googlev2Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

文章目录批标准化：缓解内部协变量偏移加快深度神经网络训练GoogleNetv2全文翻译论文结构摘要1引言2减少内部协变量偏移（ICS）3通过小批量统计进行标准化3.1使用批量归一化网络进行训练和推理指数滑动平均3.2批量归一化卷积网络3.3批量归一化可实现更高的学习率奇异值分解SVD3.4批量归一化对模型进行正则化4实验4.1随着时间的推移激活4.2ImageNet分类4.2.1加速BN网络提高学
源代码•宸·2024-01-18 10:22

Batch Normalization:Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

对面的女孩看过来，看过来，看过来，这里的BN很精彩，请不要对我不理不睬~呐呐呐，还是要读论文呢，昨天被老师叫过去了，让我有一个自己擅长的方向，要不然以后靠什么吃饭呢，对啊，我就恍然大悟了，今天就没去听《电波与天线》的课，因为之前修过了，不要再过多浪费时间了。还是读读论文，写写代码，做做汇报吧。这篇文章的标题翻译过来是《批量标准化：通过减少内部协变量偏移来加速深度网络训练》。训练DNN的复杂之处在于
PolarBearWYY·2024-01-05 08:42

Batch Nornaliation：Accelerating Deep Network Training by ReducingInternal Covariate Shift

研究背景：训练深度神经网络的复杂性在于，每一层的输入分布在训练期间随着前一层的参数变化而变化，这需要通过较低的学习率和仔细的参数初始化来减慢训练速度，并且使得训练具有饱和非线性的模型变得非常困难。我们将这种现象称为内部协变移偏移。为了解决这种问题，设置了BatchNormalization允许我们使用更高的学习率并且对初始化要求没有那么仔细，并且在某种情况下可以减少Dropout层的使用。大大的提
不吃萝卜的�·2023-11-20 13:31

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

1.摘要训练深层的神经网络非常困难，因为在训练的过程中，随着前面层数参数的改变，每层输入的分布也会随之改变。这需要我们设置较小的学习率并且谨慎地对参数进行初始化，因此训练过程比较缓慢。作者将这种现象称之为internalcovariateshift，通过对每层的输入进行归一化来解决这个问题。引入BN后，我们可以不用太在意参数的初始化，同时使用更大的学习率，而且也会有正则化的效果，在一些情况下可以不
seniusen·2023-10-28 03:06

对BN的理解

“InternalCovariateShift”问题：内部协变量偏移，Internal指的是网络深层的隐层，Covariate（协
cjhfhb·2023-09-28 14:19

论文阅读 Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

本次阅读的论文是发表《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》，这是一篇经典文章。前段时间我自己手写resnet50网络的时候，其中采用了BatchNormalization(BN)，我自己当时就不太理解，踩了一些坑。关于BatchNormaliation，这个初学者不太好
yuanliang861·2022-12-09 16:54

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 论文笔记

BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift论文链接：https://arxiv.org/abs/1502.03167一、ProblemStatement在训练的时候，输入分布的变化要求较低的学习率和较为严谨的参数初始化，使得训练模型困难。此外，各层输入分布的变化带来了一个问题，
Tianchao龙虾·2022-12-09 16:23

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

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。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。BatchNormalization的提出是为了解决随着网络深度加深，训练起来越困难，收敛越来越慢的问题。为什么深度神经网络随着网络深度加深，训练起来越
_4444yl·2022-12-09 16:23

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift的思考

文章基于的假设固定输入层输入的分布可以加快训练，防止出现梯度衰减。收获:1.如果有疑问可以做简单的实验。2.BN层只是从一定程度上解决了梯度衰减的问题但是并没有完全解决如果输入值的差距过大会导致模型加BN层后loss依旧无变化。看代码1:3.BN层在train和eval模型对相同的数据输出值不相同可能对网络的准确率有一定影响。eval情况下BN层的输出像归一化实际上并不是归一化。这是因为参数mom
qwjiowqew·2022-12-09 16:49

[翻译]Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift批处理归一化:通过减少内部协变量移位来加速深度网络训练摘要训练深度神经网络是复杂的，因为在训练过程中，每一层的输入分布都会随着前一层参数的变化而变化。由于需要较低的学习率和小心的参数初始化，这减慢了训练的速度，并且使得训练具有饱和非线性
우 유·2022-12-09 16:49

BN——Batch Normalization：Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

原文：https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf摘要训练深度神经网络的复杂性在于，每层输入的分布在训练过程中会发生变化，因为前面的层的参数会发生变化。通过要求较低的学习率和仔细的参数初始化减慢了训练，并且使具有饱和非线性的模型训练起来非常困难。我们将这种现象称为内部协变量转移，并通过标准化层输入来解决这个问题。我们的方法力图使标准化成为模型架构的一部分，并为每个训练小
乐亦亦乐·2022-12-09 16:18

深度学习论文--Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

本文翻译论文为深度学习经典模型之一：GoogLeNet-BN论文链接：https://arxiv.org/abs/1502.03167v3摘要：训练深度神经网络的难度在于：前一层网络参数的变化，导致每一层输入的分布也随之变化。通常需要设置小的学习率以及小心的初始化，因此降低了网络的学习速度，并且经常出现非线性饱和，最终导致深度网络难以训练。本文称这种现象为内部协方差偏移（internalcovar
X_Imagine·2022-12-09 16:14

【论文学习】Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

BatchNormalization学习笔记原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313作者：hjimce一、背景意义本篇博文主要讲解2015年深度学习领域，非常值得学习的一篇文献：《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovar
业精于勤荒于嬉-行成于思而毁于随·2022-12-09 16:44

论文阅读：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

文章目录1、论文总述2、Whydoesbatchnormalizationwork3、BN加到卷积层之后的原因4、加入BN之后，训练时数据分布的变化5、与BN配套的一些操作参考文献1、论文总述本篇论文提出了一个对CNN发展影响深远的操作：BN。BN是对CNN中间层featuremap在激活函数前进行归一化操作，让他们的分布不至于那么散，这样的数据分布经过激活函数之后更加有效，不至于进入到Tanh和
贾小树·2022-12-09 16:14

Batch Normalization:Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift一、BatchNormalization的引入二、什么是BatchNormalization三、BN的优点有哪些四、BN的缺点有哪些五、代码实现BN在神经网络中很常见，BN是什么？为什么要用BN?BN有什么作用？接下来围绕几个点对BN进
jin__9981·2022-12-09 16:14

【翻译】Batch Normalization: Accelerating Deep Network Trainingby Reducing Internal Covariate Shift

BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShiftSergeyIoffe，ChristianSzegedy目录Abstract1Introduction2TowardsReducingInternalCovariateShift3Normalizationviamini-batchSt
异想天开的长颈鹿·2022-12-09 16:14

Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift-BN归一化解读

作者：18届CYL日期：2020-9-1期刊：arxiv标签：BN归一化论文：《BatchNomalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》一、背景知识1、2015年收录在arxiv。介绍了一种归一化方法，可以加快收敛速度，减少学习率，dropout比例这种超参数的设计。在15年之后的模型中基本
中南大学苹果实验室·2022-12-09 16:13

批归一化《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》

批归一化《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》读后总结前言文章主要内容与贡献提出了批归一化(BatchNormalization，BN)数值实验前言这是一些对于论文《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingby
geek12138_·2022-06-27 23:07

论文阅读Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training byReducing Internal Covariate Shift

论文阅读BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift全文翻译学习记录内部协方差移位InternalCovariateShift会带来的问题解决InternalCovariateShift会带来的问题方法和弊病当时提出的解决方法BatchNormalization的思路算法思路算法
Pearl_Huang·2022-04-14 07:40

【CV论文笔记】Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training b y Reducing Internal Covariate S...

本文主要用于介绍对批归一化的理解（BatchNormalization）。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51476961#0-tsina-1-62851-397232819ff9a47a7b7e80a40613cfe1基本目录如下：摘要核心思想总结------------------第
蘑菇轰炸机·2022-02-15 17:30

论文笔记-Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

论文原文：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariate1.介绍深度学习模型训练的主要方法是Stochasticgradientdescent(SGD)，SGD优化网络的参数，从而最小化损失。使用mini-batch近似估计损失函数对于参数的梯度，其估计的质量随着batchsize的增大而提
升不上三段的大鱼·2021-09-02 14:27

Internal_Covariate_Shift现象以及Batch Normalization的可视化

文章目录序InternalCovariateShift不加BN与加BN可视化对比第一层网络和最后一层的对比底中顶三层的变化对比最后三层的变化对比全部对比结论代码序本文注重对Internal_Covariate_Shift
mantoureganmian·2020-09-16 23:45

批归一化Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift论文详解

背景:BN层为深度学习领域最经典结构之一，被深度网络广泛采用。我们需要深入理解BN的作用及机制。目的:详解BN论文。论文地址：https://arxiv.org/abs/1502.03167v2目录一、概览MotivationSolutionBenefits实验验证二、问题背景2.1SGD中minibatch2.2梯度2.3mini-batch优点2.4缺点2.5层间运算2.6假定输入固定分布梯度
祥瑞Coding·2020-08-24 17:47

12.3 ANCOVA with two factors and one continuous covariate

Gain1)*coef(m3)[2]+(j>1)*coef(m3)[j+2]b<-coef(m3)[3]yv<-a+b*xvlines(xv,yv,lty=lines[i],col=colours[j])}}
相逢一醉为前缘·2020-08-23 07:27

什么是协变量

什么是协变量协变量（Covariate）:在实验的设计中,协变量是一个独立变量(解释变量,indenpendentvariable),不为实验者所操纵,但仍影响响应（response），例如年龄。
yang_python·2020-08-22 04:00

《Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》阅读笔记与实现

今年过年之前，MSRA和Google相继在ImagenNet图像识别数据集上报告他们的效果超越了人类水平，下面将分两期介绍两者的算法细节。这次先讲Google的这篇《BatchNormalizationAcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》，主要是因为这里面的思想比较有普适性，而且一直答应群里的人写一个有关预
happynear·2020-08-19 02:20

经典网络结构GoogleNet之Inception-v1 v2 v3 v4 Resnet

—2015年2月的论文Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate提出的Inception
女王の专属领地·2020-08-17 13:02

covariate shift

BN解决方差漂移理论训练集的数据分布和预测集的数据分布不一致，这样的情况下如果我们在训练集上训练出一个分类器，肯定在预测集上不会取得比较好的效果。这种训练集和预测集样本分布不一致的问题就叫做“covariateshift”现象训练集和测试集的数据分布不一致，因此训练出来的模型是没有泛化能力的解决方法reweight：其实就是重新给训练集中的数据赋予一个新的权重即Reweight操作比方说对于样本\
高文星星·2020-07-10 18:00

R语言--线性回归分析（1）--simple linear regression

一、回归函数通过不同的X（predictor，independentvariable,covariate,input,etc.)去估计Y值(thedependentvariable,output,response
蚂蚁冲锋号·2020-06-24 13:30

内部协变量偏移(Internal Covariate Shift)和批归一化(Batch Normalization)

BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。从字面意思看来BatchNormalization（简称BN）就是对每一批数据进行归一化，确实如此，对于训练中某一个batch的数据{x1,x2
机器不会学习·2020-03-20 15:04

『Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift』论文笔记

一为什么读这篇Inception系列的第二篇，Inception-v2，这篇论文引入了后来被广泛使用的BatchNormalization，重点从原作角度看看是到底怎么提出BN的，另外通过读这个，后续也可以看看各种各样的Normalization变种二截止阅读时这篇论文的引用次数2018.12.277936次。比Inception-v1还是差点。三相关背景介绍2015年2月刊发于arXiv。也中了
ktulu7·2020-02-20 21:19

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

1.摘要训练深层的神经网络非常困难，因为在训练的过程中，随着前面层数参数的改变，每层输入的分布也会随之改变。这需要我们设置较小的学习率并且谨慎地对参数进行初始化，因此训练过程比较缓慢。作者将这种现象称之为internalcovariateshift，通过对每层的输入进行归一化来解决这个问题。引入BN后，我们可以不用太在意参数的初始化，同时使用更大的学习率，而且也会有正则化的效果，在一些情况下可以不
seniusen·2020-02-10 10:35

BN-Inception：《批归一化：通过减少Internal Covariate Shift来加速深度网络训练》论文笔记

BN-Inception/InceptionV2 这篇文章是Inception系列的第二篇，虽然在之后的第三篇中提出了官方定义的InceptionV2，不过大家貌似更喜欢把这篇文章提出的BN-Inception当作InceptionV2，文章发表在了ICML2015。原文可见BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingIn
JR_Chan·2019-10-14 16:41

ubuntu之路——day9.2 Covariate shift问题和Batch Norm的解决方案

BatchNorm的意义：Covariateshift的问题在传统的机器学习中，我们通常会认为sourcedomain和targetdomain的分布是一致的，也就是说，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上获得好的效果的一个基本保障。ConvariateShift是指训练集的样本数据和目标样本集分布不一致时，训练得到的模型无法很好的Generalizatio
NWNU-LHY·2019-07-17 11:00

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift全文翻译

Inceptionv2SergeyIoffe，ChristianSzegedyBatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift-原文论文解读精读深度学习论文(3)BatchNormalization0Abstract由于训练过程中各层输入的分布随前一层参数的变化而变化，使得训练深度神
我是管小亮 :)·2019-03-26 00:00

经典网络结构GoogleNet之Inception-v1 v2 v3 v4 Resnet

—2015年2月的论文Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate提出的Inception
女王の专属领地·2018-03-21 15:23

covariate shift现象的解释

一、什么是covariateshift？在论文中经常碰到covariateshift这个词，网上相关的中文解释比较少。你可能会在介绍深度学习BatchNormalization方法的论文到中看到covariateshift这个词，并且所有看过这篇论文的或者实际做过工程的人，都知道BN这种归一化手段很好用，可以避免covariateshift那么covariateshift到底是什么？不用想得太复杂
lovive·2017-12-26 18:25

【机器学习】covariate shift现象的解释

一、什么是covariateshift？在论文中经常碰到covariateshift这个词，网上相关的中文解释比较少。你可能会在介绍深度学习BatchNormalization方法的论文到中看到covariateshift这个词，并且所有看过这篇论文的或者实际做过工程的人，都知道BN这种归一化手段很好用，可以避免covariateshift那么covariateshift到底是什么？不用想得太复杂
xf__mao·2017-01-10 22:20

【机器学习】covariate shift现象的解释

一、什么是covariateshift？在论文中经常碰到covariateshift这个词，网上相关的中文解释比较少。你可能会在介绍深度学习BatchNormalization方法的论文到中看到covariateshift这个词，并且所有看过这篇论文的或者实际做过工程的人，都知道BN这种归一化手段很好用，可以避免covariateshift那么covariateshift到底是什么？不用想得太复杂
mao_xiao_feng·2017-01-10 22:00

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

神经网络每层的输入分布随着上一层参数的变化而变化，这样细致的初始化参数导致训练时间很长，这种现象为internalcovariateshift，作者对训练的每个mini-batch进行Norm解决这个问题。Norm的引入可以用更高的学习率，初始参数不用精细微调，网络不再需要Dropout。使用mini-batch计算梯度损失能够提升训练的质量，更有效，使用SGD需要细心的调整网络的参数，包括学习率
cv_family_z·2016-03-15 17:00

What is covariate(协变量)

Covariate: In design of experiments, a covariate is an independent variable not manipulated by the
·2015-10-21 11:54

《Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》阅读笔记与实现

今年过年之前，MSRA和Google相继在ImagenNet图像识别数据集上报告他们的效果超越了人类水平，下面将分两期介绍两者的算法细节。这次先讲Google的这篇《BatchNormalizationAcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》，主要是因为这里面的思想比较有普适性，而且一直答应群里的人写一个有关预
lien0906·2015-07-23 08:00

《Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》阅读笔记与实现

今年过年之前，MSRA和Google相继在ImagenNet图像识别数据集上报告他们的效果超越了人类水平，下面将分两期介绍两者的算法细节。这次先讲Google的这篇《BatchNormalizationAcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》，主要是因为这里面的思想比较有普适性，而且一直答应群里的人写一个有关预
happynear·2015-03-13 12:00

什么是协变量

www.cnblogs.com/ysjxw/archive/2008/05/28/1209033.html   I've found a good passage talking about covariate
·2014-03-28 19:00

Covariate Shift

前几天偶然看到AlexSmola(CMUMLProf)的一篇" Realsimplecovariateshiftcorrection"博文，论述在机器学习领域一个非常容易被忽略的问题，“CovariateShift”。最为直观的解释就是当你的训练集的样本分布和测试集的样本分布不一致的时候，你训练得到的模型是无法有很好的泛化(Generalization)能力的。假想你要为一种癌症疾病建立一个分类器
coolluyu·2014-03-02 09:00
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