Min-Max归一化

深度学习中的数据归一化

最近在做低氧舱滞后时间模拟的项目中遇到了输入数据量纲不同的情况，使用归一化和直接学习对比的情况发现训练结果大有不同。因此记录一下。
柠檬巧克力、·2023-06-23 20:19

深度学习归一化和标准化

归一化深度学习归一化（Normalization）是一种数据预处理技术，用于将输入数据转换为一定的分布，以便更好地适应深度学习模型的训练。
樱木之·2023-06-23 20:19

为什么要对数据进行「归一化」？

看别人做数据分析/训练模型的时候，总会看到在数据预处理阶段有一步「数据归一化」，scikit-learn代码如下：fromsklearnimportpreprocessingx=...
Dreamcatcher风·2023-06-23 20:18

深度学习中 BN、 LN 归一化的作用以及意义

之前一直对各种归一化只停留下会使用的阶段，后来研究了一下，写下此文章当做读后感，如有任何理解错误，还请评论区指正。
牛奶还是纯的好·2023-06-23 20:48

深度学习时，对数据归一化的作用？

当我们进行深度学习训练时，往往希望数据越接近正态分布越好，这样训练效果就会明显提升。事实上，我们正在谈论数据标准化。这是一种特征处理方法，使所有标准化特征满足N(0,1)的标准正态分布。例如如果你的一个特征是10000，一个特征是0.2，当这两个输入到任何学习模型中时，学习速度都会很慢。如果两个特征之一为0.1，另一个为0.3，学习速度就会加快。对于数据本身来说，没有强制要求必须满足正态分布的条件
LRJ-jonas·2023-06-23 20:47

【人工智能概论】 数据预处理——MaxMin归一化、Z-Score异常判断、经验异常判断、突变异常分析

【人工智能概论】数据预处理——MaxMin归一化、Z-Score异常判断、经验异常判断、突变异常分析文章目录【人工智能概论】数据预处理——MaxMin归一化、Z-Score异常判断、经验异常判断、突变异常分析一
小白的努力探索·2023-06-23 15:30

一起学AI：核心基础概念

归一化、正则化、标准化是什么？线性回归和逻辑回归是什么？神经网络里普通参数与超参的区别是什么？AI常见问题与解决一起学AI系列博客：目录索引本文笔记小结深度学习里的核心基础概念和高频知识点分析。
来知晓·2023-06-23 13:35

三、DSMP/OLS等夜间灯光数据贫困地区识别——MPI和灯光指数拟合、误差分析

MPI和灯光指数（包括总灯光指数和平均灯光指数）之后，接下来主要的过程就是通过将MPI和灯光指数拟合，构建多维度指数估算模型，这里我解释一下前文中的MPI计算过程，其实利用熵值法确定指标权重，并通过各指标归一化数值乘以对应的权重再求和后可得
端木宛白的GIS课堂·2023-06-23 12:26

P28 批量归一化BatchNormalization

数学不是很懂，不过那个简洁实现的方法还可以看一看1.自己建立#BatchNormolizationimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2ldefbatch_norm(X,gamma,beta,moving_mean,moving_var,eps,momentum):#X-这一层的输出，gamma,beta两个可以学的参数，去看公式#mo
没有出口的猎户座·2023-06-23 11:33

资源有限的大型语言模型的全参数微调

文章目录摘要1、简介2、相关工作3、方法3.1、重新思考optimizer的功能3.1.1、使用SGD3.1.2、隐式BatchSize3.2、LOMO:低内存优化3.3、使用LOMO稳定训练3.3.1、梯度归一化和裁剪的替代方法
AI浩·2023-06-23 06:59

OpenCV Template Matching-pyimagesearch

通常，我们使用归一化相关系数来确
照旧的你好·2023-06-23 03:23

python机器学习——机器学习相关概念 & 特征工程

目录机器学习特征工程1.特征抽取2.特征处理2.1归一化：传统精确小数据2.2标准化：大多数情况3.数据降维3.1特征选择3.2主成分分析PCA案例：超市订单分析机器学习监督学习：输入数据有特征有标签，
Perley620·2023-06-23 01:28

模型不收敛是因为什么

模型不收敛，首先是看trainingloss下降与否，如果trainingloss并不能稳定下降，则可能：数据集中signal和target是否按顺序匹配问题数据集是否进行了归一化或者标准化模型参数初始化问题你的计算图可能在训练前传入了与
樱木之·2023-06-22 22:57

神经网路：批归一化

批归一化（BatchNormalization，BN）是一种常用的正则化技术，用于加速深度神经网络的训练过程和提高模型的收敛性。
Make_magic·2023-06-22 07:11

深度学习进阶篇[8]：对抗神经网络GAN基本概念简介、纳什均衡、生成器判别器、解码编码器详解以及GAN应用场景

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-22 00:13

Softmax 函数和它的误解

Softmax是一个数学函数，用于对0和1之间的值进行归一化。在本文中，您将了解：什么是Softmax激活函数及其数学表达式？它是如何使用
数据派THU·2023-06-22 00:07

算法概述-02

线性回归是在整个实数范围内进行预测，敏感度一样，而逻辑回归是类似一种归一化，把预测值限定到【0，1】间的回归模型。相同点就是：都用梯度下降来进行最优参数求解，得到模型。
Diamond1995·2023-06-21 19:44

归一化（Normalization） or 标准化（Standardization）?

训练模型发现loss很大，原因之一是数据未归一化处理?
苗妮·2023-06-21 13:35

chatgpt赋能python：Python数据归一化：什么是数据归一化及其作用

Python数据归一化：什么是数据归一化及其作用数据归一化是一个在数据分析中经常出现的术语。其目的是将数据缩放到相同的比例，从而进行更加准确和可靠的分析。
[虚幻私塾】·2023-06-21 07:12

深度学习进阶篇[9]：对抗生成网络GANs综述、代表变体模型、训练策略、GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍，以及前沿问题解决

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-21 04:44

深度学习基础入门篇[七]：常用归一化算法、层次归一化算法、归一化和标准化区别于联系、应用案例场景分析。

1.归一化基础知识点1.1归一化作用归一化是一种数据处理方式，能将数据经过处理后限制在某个固定范围内。
·2023-06-21 02:02

BLE调制与解调的一些东西

总的原理公式就是：cos(a+b)=cos(a)cos(b)-sin(a)sin(b)Acos(b)-Bsin(b)=Mcos(a+b)=M(cos(a)cos(b)-sin(a)sin(b))如果上面这个式子，归一化一算
北地的树·2023-06-20 14:52

LayerNorm 在 Transformers 中对注意力的作用研究

如果问大多人为什么要LayerNorm，一般的回答是：使用LayerNorm来归一化前向传播的激活和反向传播的梯度。
·2023-06-20 10:53

图像处理之直方图均衡化

为了适用不同的应用场景，对a和b的取值进行了限定，一般是归一化处理，将整个灰度值覆盖的地方达到最大一般是2八次方-1即0-255。但是如果图像中存在一个非常暗或者非常亮的区域的时候，灰度值归一化处理就
远瞻。·2023-06-20 06:28

【论文阅读】Adap-t: Adaptively Modulating Embedding Magnitude for Recommendation

AdaptivelyModulatingEmbeddingMagnitudeforRecommendation1.来源2.介绍3.模型解读3.1准备工作3.1.1任务说明3.1.2基于嵌入的模型3.1.3损失函数3.1.4嵌入归一化
笃℃·2023-06-20 06:44

归一化详细推导

1.一组数减去平均数的差的和为0。一组数：a1,a2,a3,……,an,平均数：a=(a1+a2+……+an)/n,则a1+a2+……+an=n*a,从而，每一个数减去平均数的差的和为(a1-a)+(a2-a)+……+(an-a)=(a1+a2+……+an)-n*a=02.设原始数据均值及标准差为，将原始数组经过变换后得到使得均值及标准差为。则推导变换后
东城青年·2023-06-20 05:46

H264熵编码之CABAC

blog.csdn.net/weixin_38189964/article/details/116953871文章目录算术编码算术编码二进制算术编码CABAC讲解一、CABAC目的二、编码流程三、二值化四、自适应五、归一化五
贺二公子·2023-06-20 02:41

RGB用小数表示的好处

这种表示方法被称为归一化表示。使用小数表示RGB的好处有以下几点：统一的范围：使用小数可以将RGB值的范围标准化到0到1之间。
Wi~·2023-06-20 01:22

MCMC（蒙特卡洛采样）

.MCMC是一种随机性近似推断方法，核心思想是求复杂概率分布下的期望值2.采样的样本应该趋于高概率区域以及样本之间相互独立3.如果p(z)分布简单，可以通过概率分布采样得到所需要的样本4.大多情况下，归一化因子无法求解和维度灾难的问题
整得咔咔响·2023-06-19 11:32

Group Norm，Batch Norm，Layer Norm

GroupNorm（GN）、BatchNorm（BN）和LayerNorm（LN）都是常用的归一化方法，可以在深度学习中提升模型的训练效果。
沃洛德.辛肯·2023-06-19 08:08

数据预处理：标准化、正则化、最大最小归一化、绝对值标准化

https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html标准化公式：优点：适用大多数类型的数据，标准化之后的数据是以0为均值，方差为1的正态分布缺点：是一种中心化方法，会改变原有数据得分布结构转换区间：均值为0，方差为1的标准正态分布适用场景：不适合用于稀疏数据的处理importnumpyasnpimportmatplotlib.pypl
小瓶盖的猪猪侠·2023-06-19 07:03

Pytorch 相同输入不同输出的一种解决方法

因为输入激活的归一化（BatchNorm2d）会根据batchsize改变测试预测值也是这样。
isinstance·2023-06-19 06:10

scratch lenet(6): feature_map可视化的C语言实现

scratchlenet(6):feature_map可视化的C语言实现文章目录scratchlenet(6):feature_map可视化的C语言实现1.目的2.FeatureMap的归一化2.1公式
baiyu33·2023-06-19 00:25

机器学习笔记07---朴素贝叶斯分类器

贝叶斯公式：其中，P(c)是类"先验"概率；P(x|c)是样本x相对于类标记c的类条件概率，或称为"似然"(likelihood)；P(x)是用于归一化的“证据”因子。
一件迷途小书童·2023-06-18 19:50

GAMES101笔记 Lecture02 线性代数基础

Basicmathematics(基础的数学)Basicphysics(基础的物理)Misc(杂项)Andabitofasethetics(以及一点美学)Vectors(向量)VectorNormalization(向量归一化
Rain Sure·2023-06-18 08:26

机器学习项目记录

一数据归一化后，测试数据怎么转换为同一逻辑使用preprocessing.MinMaxScaler()进行归一化后，可以使用以下方法保存用于归一化的参数：1在训练阶段，创建并拟合MinMaxScaler
处女座_三月·2023-06-18 07:40

1

1loadwavefile之后进行归一化importscipy.io.wavfileaswavFs,data=wav.read(inputAudioFile)#data=np.double(data)/
theagao·2023-06-18 04:20

深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-18 02:52

基于TPU-MLIR实现UNet模型部署-决赛答辩02

队伍：AP0200023目录初赛一、模型导出优化1.1直接倒出原始模型并转换1.2导出模型前处理1.2.1导出Resize1.2.2导出归一化1.3导出模型后处理1.3.1导出Resize与1.3.2导出
算能开发者社区·2023-06-18 01:56

OpenGL 投影矩阵

接着，这些裁减坐标通过除以w分量的方式转换到归一化设备坐标（NDC）。因此，我们需要记住一点：裁减变换（视锥剔除）与NDC变换
雄关漫道从头越·2023-06-18 00:48

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-17 23:36

层次分析法（MATLAB）

目录数据提取归一化处理判断矩阵一致性检验算术平均法求权重加权求和过程体会数据提取有些题目就会自己提供数据，数据是存储在Excel里面的，要导入的话我是用xlsread来实现的，因为是只用到了数值部分，所以另外两
封奚泽优·2023-06-17 19:16

深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-17 10:37

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]：ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-17 02:35

单目相机标定实现--张正友标定法

文章目录一：相机坐标系，像素平面坐标系，世界坐标系，归一化坐标系介绍1：概述公式二:实现1：整体流程4：求出每张图像的单应性矩阵并用LMA优化5：求解理想无畸变情况下的摄像机的内参数和外参数6：应用最小二乘求出实际的畸变系数
Wi~·2023-06-17 01:59

吴恩达471机器学习入门课程2第3周——评估和改进模型

多项式回归）2.1划分数据集2.1.1绘制训练集和测试集2.2模型评估的误差计算，线性回归2.3比较训练数据和测试数据上的性能3偏差和方差3.1绘制训练、交叉验证和测试集3.2找到合适的多项式次数3.3归一化
贰拾肆画生·2023-06-16 20:36

深度学习基础入门篇[10]：序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用}

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-16 17:58

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-06-16 15:13

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、）

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）人工智能领域：面试常见问题1.深度学习基础为什么归一化能够提高求解最优解的速度
·2023-06-16 14:29

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、）

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）人工智能领域：面试常见问题1.深度学习基础为什么归一化能够提高求解最优解的速度
·2023-06-16 14:26
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