Min-Max归一化第42页

BN层的原理与作用

BN就是对不同样本的同一特征做归一化。BN层的作用BN层的作用主要有三个：1.加快网络的训练和收敛的速度；2.控制梯度爆炸防止梯度消失；

YL_python_C++_java·2023-01-11 21:51

BN层原理及作用

计算方法：1.先求出此次批量数据x的均值2.求出此次批量的方差3.接下来就是对本次批量的x做归一化：xi-E(x)/(根号下批量方差-极小值（eps）)防止分母为0.4.最后最重要，引入缩放和平移变量γ

VictorHan01·2023-01-11 21:21

深度学习之BN层

所以，归一化就是要减缓这个问题博主讲的很好，直接借鉴，嘻嘻深度学习中BatchNormalization为什么效果好？BatchNo

UHL1107·2023-01-11 21:20

使用make_pipeline进行串行模型构建

fromsklearn.pipelineimportmake_pipeline1.make_pipeline的作用make_pipeline可以将许多算法模型串联起来，可以用于把多个estamitors级联成一个estamitor,比如将特征提取、归一化

傲慢的菜鸟·2023-01-11 19:18

机器学习（一）线性模型之多项式回归器

一、特色我在算法中使用了Pipeline，Pipeline可以将许多算法模型串联起来，比如将特征提取、归一化、分类组织在一起形成一个典型的机器学习问题工作流。主要带来两点好处

雨陌潇潇·2023-01-11 19:48

scikit learn工具箱pipeline模块：串联方法

scikitlearn工具箱的pipeline模块提供了将算法模型串联/并联的工具，多个estimator并联起来用于模型结果比较，或者将多个estamitors级联成一个estamitor，比如将特征提取、归一化

lxy_Alex·2023-01-11 19:45

【深度学习】LSTM预测股票价格

文章目录前言1.开工1.1引入必须的库1.2数据初探1.3划分数据集1.4数据归一化1.5数据分组1.6搭建模型1.7训练1.8测试集总结前言LSTM是一个处理时序关联的数据模型，这里不分析它的前世今生

weixin_40293999·2023-01-11 17:29

第四篇 AlexNet——网络实战

文章目录摘要1项目结构2划分训练集和测试集3计算mean和Standard3.1标准化的作用3.2归一化的作用4训练4.1导入项目使用的库4.2设置随机因子

AI浩·2023-01-11 17:29

Colmap学习二：前端部分（特征点提取、匹配与剔除）

1Colmap特征提取和描述colmap一般使用sift-gpu，涉及的知识：1.1图像金字塔：DOG图像金字塔，再找极值1.2SIFT特征检测与描述：确定主方向和128维的描述子，再归一化(消除光照的影响

人工智睿·2023-01-11 17:49

Softmax函数与交叉熵

将这个问题进行泛化，推广到多分类问题中，我们可以使用softmax函数，对输出的值归一化为概率值。这里假设在进入softmax函数之前，已经有模

Mingsheng Zhang·2023-01-11 16:02

3D-2D三维重建：PnP

简介PnP（Perspective-n-Point）描述了当我们已知n个世界坐标系下的3D空间点以及它们的2D归一化相机坐标系下的坐标时，如何估计相机位姿的方法。

$南山种豆$·2023-01-11 16:50

Pytorch损失函数总结

softmax层是归一化到0~1之间，先通过指数函数，再指数函数求和除以和假设预测3个类别，总共有a1，a2，a3，b1，b2，b3，c1，c2，c3，共9个

AutoGalaxy·2023-01-11 11:00

pytorch损失函数的值过大

pytorch，搭了一个3D版本的Alexnet模型用于对医学图像简单的进行分类，期间又踩了一个坑，损失函数的loss值在第二步就飙到了好几万，查了好几天也没查到为啥，最初是以为图像预处理部分的问题，（图像归一化方式不正确

老油条666·2023-01-11 11:59

pandas归一化某一列_pandas学习笔记

pandas读取csv文件importpandasaspdtest_df=pd.read_csv("./test.csv")#将文件csv文件全部读取test_df=pd.read_csv(names=['a_from_lng','a_from_lat','b_from_lng','b_from_lat',],skiprows=10)#读取这四列数据，并跳过前面10行查看pandas的列名以及列数

weixin_39968319·2023-01-11 10:03

pandas归一化某一列_十分钟带你了解pandas常用知识

pandas常用知识一、读取csv文件为dataframe二、dataframe的数据概况三、取列数据四、取行数据五、取某一单元格数据六、缺失值处理七、归一化处理八、排序九、索引重新编号十、求均值十一、

皮小只·2023-01-11 10:02

pandas归一化某一列_十分钟带你了解pandas常用方法

pandas常用知识一、读取csv文件为dataframe二、dataframe的数据概况三、取列数据四、取行数据五、取某一单元格数据六、缺失值处理七、归一化处理八、排序九、索引重新编号十、求均值十一、

曲水流觞不醉人·2023-01-11 10:02

softmax

1.softmax简介softmax一般用于多分类任务中，将输出总和归一化，从而成为预测类别的概率分布，通常后面可以接交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)。

柚子的棒棒糖·2023-01-11 10:55

sklearn的评估方法

sklearn.metrics.accuracy_score(y_true,y_pred,*,normalize=True,sample_weight=None)其中，y_true表示真实标签；y_pred表示预测的标签；normalize表示是否对结果进行归一化处理

rucieryi369·2023-01-11 08:37

深入理解ResNet原理解析及代码实现

问题2、如何解决3、为何有效4、网络实现5、网络输入部分6、网络中间卷积部分7、残差块实现8、网络输出部分9、网络特点10、总结如下1、问题梯度消失和梯度爆炸的问题阻止了刚开始的收敛，这一问题通过初始化归一化和中间层归一化得到了解决

Wanderer001·2023-01-11 06:47

深度学习笔记 3 梯度消失和梯度爆炸

.解决方案2.1预训练（适用梯度消失/爆炸）2.2度剪切：对梯度设定阈值（适用梯度爆炸）2.3权重正则化（适用梯度爆炸）2.4选择relu等梯度大部分落在常数上的激活函数（适用梯度消失/爆炸）2.5批归一化

李同学_道阻且行·2023-01-11 06:15

MPC模型预测控制学习笔记-2021.10.27

MPC模型预测控制学习笔记-点击目录就可以跳转1.笔者介绍2.参考资料3.MPC分类4.数据的标准化与归一化5.MATLAB-MPC学习笔记5.1获取测试信号：gensig()函数5.2求解LTI（线性时不变

CV原理·2023-01-11 01:51

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

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第二课·第一周深度学习的实用层面

验证集dev(val)/测试集test二、偏差/方差三、正则化（解决高方差）（L2正则化）四、正则化如何预防过拟合五、Dropout正则化（最常用：inverteddropout）六、其他正则化方法七、归一化

手可摘星辰不去高声语·2023-01-10 19:06

第五章阻抗匹配与调谐 Smith圆图

这里写目录标题5.1Smith圆图归一化电阻归一化电抗归一化阻抗rx等驻波比圆导纳gb对比5.2分立元件匹配网络L形匹配网络最佳功率传输例题8.1教材274页PDF290页★例题8.2教材276页PDF292

zzz的学习笔记本·2023-01-10 15:37

【计算机视觉】Softmax代码实现、过拟合和欠拟合的表现与解决方法

Softmax原理Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。

秋天的波·2023-01-10 14:19

回归随机森林（RandomForestRegression）1：生成折线图与散点图（附代码）

这个数据是我之前写论文的时候用的，事先进行归一化处理。得分是该样本城市的人口增长。代码importnumpyasnpimportpandasaspdimp

youraner520·2023-01-10 12:47

cilantro 点云均值漂移算法（MeanShift）

这里我们也已二维图像为例来阐述其整个计算过程：算法基本思想：如下图所示，左侧为实际的图像特征的分布，右侧为基于图像特征分布计算而来的归一化密度，可以很明显的看出，右侧存在7个密度峰值，这每个峰值代表着一个类别中心

大鱼BIGFISH·2023-01-10 11:37

tf2训练

有一个比较细节的地方是，这里将归一化直接集成在网络上，这样的好处是：一方面不需要在art上进行设定，另一方面，在制作数据集时也不用进行归一化的预处理（如果忘了归一化会导致模型不收敛，预训练权重对归

硕硕石页石页·2023-01-10 10:36

阅读笔记——DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks

方法DeepPose直接回归关键点坐标，为了提高回归精度，首先基于人体box框对关键点坐标进行归一化：模型结构方面

哇哇九号·2023-01-10 09:47

共享单车数据爬取_共享单车数据探索性分析

二、数据预处理查看数据集基本信息处理数据异常值将骑行起始时间分为5歌区间去统计各时间段内的骑行情况三、数据标准化处理选取特征，并分析各自之间的相关性对tripduration和age做min-max归一化

weixin_39737240·2023-01-10 09:36

博客质量分计算（三）——发布 version 4

分析发现，主要是在逐次的迭代过程中，过去的归一化策略已经不太适用。这个问题，简单的说，要从质量分的结构说起。质量分最初设计为一个提供给下游算法的中间服务，它生成的是一个(0,1)之间的浮点数。

ccat·2023-01-10 08:01

Batch normalization

具体解释可以看这里:特征工程中的「归一化」有什么作用？

weixin_30437847·2023-01-10 07:40

pointnet++代码逐行解析（四）——— provider

Pytorch代码：https://github.com/yanx27/Pointnet2_pytorch深度学习中数据预处理provider.py部分的python代码注释如下：importnumpyasnp#归一化

running snail szj·2023-01-10 07:37

深度学习与计算机视觉[CS231N] 学习笔记（3.2）：Softmax Classifier（Loss Function）

ZeroZone零域·2023-01-09 19:12

python+opencv+mediapipe+tensorflow实现手势识别控制计算机

目录系统介绍OpenCVMediapipeTensorFlowPyWin32数据处理通过mediapipe提取特征转化为相对坐标：均值方差归一化（标准化）：测试效果：神经网络网络结构设计激活函数神经网络的训练过程模型调参语音唤醒监听麦克风将音频读取为

G.E.N.·2023-01-09 19:02

Jasper0420·2023-01-09 19:57

批量归一化和层归一化

批量归一化是对每个特征/通道里的元素进行归一化。（不适合序列长度会变的NLP应用）层归一化是对每个样本里面的元素进行归一化。

理心炼丹·2023-01-09 19:55

《机器学习实战》chapter02 K-近邻算法（KNN）

2.2示例：使用K-近邻算法改进约会网站的配结果收集数据：提供文本文件准备数据：使用Python解析文本文件（文本转numpy矩阵、归一化数据等）分析数据：使用Matplotlib画二维扩散图训练算法：

君只见独不见·2023-01-09 19:52

批量归一化

BatchNormalization的基本原理2.BatchNormalization的作用注意事项作用的位置3.BatchNormalization解决什么样的问题1.BatchNormalization的基本原理首先让我们来看批量归一化中到底做了哪些操作

神奇的礼乐·2023-01-09 19:21

图神经网络（8）——续 GNN编程实践建议附论文名单

山、、、·2023-01-09 17:35

【读书向】阿里云天池大赛赛题解析——特征工程

【读书向】阿里云天池大赛赛题解析——特征工程目录【读书向】阿里云天池大赛赛题解析——特征工程特征工程数据预处理与特征处理pivot标准化归一化区间缩放法定量特征二值化哑编码多项式变换特征降维方差选择法相关系数法卡方检验互信息法递归特征消除法

挚爱FXJ·2023-01-09 16:58

梯度直方图（HOG,Histogram of Gradient）

2.生成过程1）图像归一化归一化图像的主要目的是提

陈纪建·2023-01-09 15:32

K-means理论步骤

K-means算法具体步骤：1、数据预处理：剔除离群点、数据归一化、数据标准化数据预处理是数据挖掘或机器学习一定要进行的一个步骤。

别走神了·2023-01-09 15:25

【计算机视觉】方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient，HOG）

文章目录1.HOG简述2.HOG工作流程第一步、对图像的颜色空间进行归一化第二步、计算每个像素点的梯度第三步、为每个单元构建梯度方向直方图第四步、块内梯度直方图归一化3.举个例子4.HOG可视化1.HOG

KroneX·2023-01-09 15:22

数据空间变换——栅格影像值域映射到0-255范围

在使用torchvision.transforms.TOTensor()把我的影像转为Tensor（关于如何转换这部分可以移驾到我的另一篇博文），但我看了一下这个函数似乎对所有通道的数据都做了归一化处理

weixin_42431141·2023-01-09 14:35

机器学习流程(三)-特征工程

oversampling）3.阈值移动4.基于聚类的过采样方法4.时间类型数据处理5.文本类型数据处理6.数据有偏分布处理1.Box-Cox2.使倾斜分布对称3.非线性关系转换成线性二、特征处理1.标准化、归一化处理

why do not·2023-01-09 12:30

基于min-max搜索和alpha-beta(α-β)剪枝的五子棋的c语言实现（带简单禁手）

这实际上是我学校的C语言程序设计课结课作业。整个作业代码适中，算法难度合适，是对初学者很友好的一件结课作业。对五子棋而言最重要的还是估值函数的选择，如果一开始就写出了一个全盘估值的算法，那么很快就能改完了。我的实现是这么考虑的，对于一个棋盘，黑白两色分别考虑，对于一个颜色，选择棋盘上分数最大的一个点作为这个颜色棋盘的分数，而这个分数的选择是基于活二活三等的数量统计出来的。然后将两个颜色做差得到分数

LauJiYeoung·2023-01-09 11:41

20220323

例如地震数据值域为[−1,1][-1,1][−1,1]，图像数据则是[0,255][0,255][0,255]，归一化后为[0,1][0,1][0,1]。

uodgnez·2023-01-09 06:27

卷积层、卷积层里的填充和步幅

归一化

暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-09 06:48

Python可视化之绘制边缘直方图(图文并茂版！！)

边缘直方图常用在统计学的探索性分析（EDA）中，以探求数据是否符合统计学的一系列要求，例如线性回归要求残差需满足正态分布等等，在机器学习中，我么也会使用边缘直方图探索数据是否处于偏态，以知道是否需要对数据做归一化或者

温柔且上进c·2023-01-08 19:06

推荐频道

Min-Max归一化