Norm 第21页

Matlab中点到直线距离计算

P-点坐标；Q1,Q2线上两点坐标三维空间复制内容到剪贴板代码:d=norm(cross(Q2-Q1,P-Q1))/norm(Q2-Q1);二维空间d=abs(det([Q2-Q1,P-Q1]))/norm

gloriazhang2013·2020-08-21 09:54

convenience（便利构造函数）

String,bgImageName:String)->UIButton{letbtn=UIButton()btn.setImage(UIImage(named:imageName),for:.norm

寒冬雪影·2020-08-21 08:17

tensorflow 参数初始化,dropout或batchnorm,梯度截断的实现

概要本文写了一些小的训练demo，分别是参数初始化、dropout和batch_norm、梯度截断，中间两者可以单独使用，一起使用的话，需要尝试一下。

weixin_37763484·2020-08-20 13:54

机器学习、深度学习实战细节（batch norm、relu、dropout 等的相对顺序）

costfunction，一般得到的是一个scalar-value，标量值；执行SGD时，是最终的costfunction获得的scalar-value，关于模型的参数得到的；1.分类和预测评估：准确率；速度；健壮性；可规模性；可解释性；2.DataAugmentation平移、旋转/翻转、缩放、加噪声3.溢出矩阵求逆，W=PQ−1W=P/(Q+1e-5*eye(d));4.batchnorm、r

清，纯一色·2020-08-20 12:00

maskrcnn_benchmark理解记录——关于batch norm、relu、dropout 的相对顺序以及dropout可不可用

ps：1.如何在卷积神经网络中实现全局平均池化。在此之前，建议阅读ResNet这篇论文，以了解全局平均池化操作的好处。代替全连接层。2.dropout只可能在box分支的两个全连接层那里，这个可以后期finetuning下。全连接网络可以使featuremap的维度减少，进而输入到softmax，但是又会造成过拟合，可以用pooling来代替全连接。那就解决了之前的问题：要不要在fc层使用drop

业精于勤荒于嬉-行成于思而毁于随·2020-08-20 12:20

ijkPlayer视频播放

'在清单文件中配置，哪个Activity用，就加到哪里xml控件设置播放路径//PATH为视频路径jiecaoPlayer.setUp(PATH,jiecaoPlayer.SCREEN_LAYOUT_NORM

小呆萌--·2020-08-20 11:53

深度学习（九）dropout与Batch norm

一、Dropout，大部分实验表明其具有一定的防止过拟合的能力。最早的Dropout可以看Hinton的这篇文章《Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeatureDetectors》如上图左，为没有Dropout的普通2层全连接结构，记为r=a(Wv)，其中a为激活函数。如上图右，为在第2层全连接后添加Dropout层的示意图。即在

米翁方·2020-08-20 10:56

OpenCV - 特征匹配（Python实现）

它需要两个可选的参数.第一个是normType,它指定要使用的距离测量,默认情况下，它是cv2.NORM_L2.它适用于SIF

c橘子·2020-08-20 07:03

python opencv 特征匹配

默认是cv2.NORM_L2。对于SIFT,SURF很好。（还有cv2.NORM_L1）。对于二进制字符串的描述子

兔子家的鱼·2020-08-20 06:14

再次说明md5检查文件完整度的重要性

再次说明md5检查文件完整度的重要性最近服务器停电，发现几个星期前提交的项目失败了几个样本：P5_DCISP2_NormP4_DCISP2_DCISP9_DCISP10_NormP9_Norm所以我就去检查

生信技能树·2020-08-20 05:00

两种求矩阵伪逆的方法

基本语法为X=pinv(A),X=pinv(A,tol),其中tol为误差,pinv为pseudo-inverse的缩写：max(size(A))*norm(A)*eps。

马克西姆0·2020-08-19 23:10

dataframe指定某列数据归一化

函数版本defdf_norm(df,*cols):df_n=df.copy()forcolincols:ma=df_

ted.qu·2020-08-19 22:32

[菜鸟备忘录](pytorch官网教程笔记——60分钟闪电战)

@[TOC](pytorch官网教程笔记——A60MINUTEBLITZ链接)Autograd:AutomaticDifferentiation笔记1：.norm()的用法x=torch.randn(3

我的口袋怕黑·2020-08-19 21:36

Java多线程 -- 线程的优先级

Thread源代码里对NORM_PRIORITY（数值为5）的注释是“线程默认的优先级”/***Thedefaultp

silentlakeside·2020-08-19 19:51

Java线程设置优先级

1.Java可以通过设置优先级，来决定线程的运行优先级2.通过setPriority(intnewPriority)来设置优先级，其中函数里面写为Thread.NORM_PRIORITY+n.最高级为5

康楚明·2020-08-19 16:11

线程优先级的设定

线程的优先级：1-10，10为最高级别，1为最低级别，5为默认级别Thread.MIN_PRIORITY--最小优先级Thread.MAX_PRIORITY--最高优先级Thread.NORM_PRIORITY

DimplesDimples.·2020-08-19 16:33

tensorflow tf.clip_by_global_norm和tf.gradients理解

参考：https://blog.csdn.net/u013713117/article/details/56281715tf.gradientstf.gradients(ys,xs,grad_ys=None,name='gradients',colocate_gradients_with_ops=False,gate_gradients=False,aggregation_method=None,

脏脏包盛·2020-08-19 07:45

TensorFlow中batch norm原理，使用事项与踩坑

一、机器学习领域有个重要假设：独立同分布independentandidenticallydistributed(i.i.d.)在概率统计理论中，指随机过程中，任何时刻的取值都为随机变量，如果这些随机变量服从同一分布，并且互相独立，那么这些随机变量是独立同分布。如果随机变量X1和X2独立，是指X1的取值不影响X2的取值，X2的取值也不影响X1的取值且随机变量X1和X2服从同一分布，这意味着X1和X

zaf赵·2020-08-19 06:01

normalize/norm函数

defnormalize(input,p=2,dim=1,eps=1e-12,out=None):#type:(Tensor,float,int,float,Optional[Tensor])->Tensorr"""Performs:math:`L_p`normalizationofinputsoverspecifieddimension.Foratensor:attr:`input`ofsize

化茧成蝶梦成真·2020-08-19 05:06

Batch Norm 与 Group Norm

假设没有归一化操作：神经网络的每层输入数据分布是不断变化的，参数需要重新学习来适应这种分布，降低学习速度。对于sigmoid或tanh激活函数，输入数据过大或过小容易落入饱和区导致梯度消失。归一化操作：μ是平移参数，σ是缩放参数。得到得到的数据符合均值为0、方差为1的标准分布。b是再平移参数，g是再缩放参数。最终得到的数据符合均值为b、方差为g^2的分布。第一次的平移缩放可以有效避免梯度消失，但此

xia.sir·2020-08-19 05:37

TensorFlow之CNN：运用Batch Norm、Dropout和早停优化卷积神经网络

学卷积神经网络的理论的时候，我觉得自己看懂了，可是到了用代码来搭建一个卷积神经网络时，我发现自己有太多模糊的地方。这次还是基于MINIST数据集搭建一个卷积神经网络，首先给出一个基本的模型，然后再用BatchNorm、Dropout和早停对模型进行优化；在此过程中说明我在调试代码过程中遇到的一些问题和解决方法。一、搭建基本的卷积神经网络第一步：准备数据在《HandsonMachineLearnin

weixin_30836759·2020-08-19 04:23

slim的batch_norm出现的问题

python代码有一个好处，就是容易编写。但它的坏处也是大大的，好难读啊！！！以下代码来自FastMaskRCNN（https://github.com/CharlesShang/FastMaskRCNN），在实际运行过程中，把is_training由True改为False后，测试结果大不一样！折腾了几天时间。后来找到了一个解决方法。锁定目标在resnet_v1函数上。代码内容总揽（ResNetv

Stray_Cat_Founder·2020-08-19 04:06

文献阅读+L1正则和L2正则+softmaxL1正则

导入：一般有两种，一般英文称作ℓ1-norm和ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge

萌萌的生活·2020-08-19 04:30

CAFFE源码学习笔记之batch_norm_layer

为了使二、源码分析1、layersetup函数batch_norm参数：messageBatchNormParameter{//当为

王里扬洛夫·2020-08-19 03:30

cs231n-notes-Lecture-4/5/6: 反向传播/激活函数/数据预处理/权重初始化/batch norm

Lecture-4BackpropagationandNeuralNetworksComputationalGraphsNodegradient=[localgradient]x[upstreamgradient]addgate:gradientdistributormaxgate:gradientrouter(chooseonlyaway)mulgate:gradientswitcherLect

Ravi-Jay·2020-08-19 03:41

Batch Norm、Layer Norm、Instance Norm、Group Norm、Switchable Norm总结

目录1.综述1.BN2.LN3.IN4.GN5.SN2.结论1.综述在入门深度学习时就深度学习中的一些概念做了一些介绍，但随着学习的不断深入，一些网络优化的技巧越来越多，才发现之前的理解的不够深入。在这里有对BN的理解，对出现的几种归一化进行一些个人理解的介绍，首先看一个直观图归一化层，目前主要有这几个方法，BatchNormalization（2015年）、LayerNormalization（

Jayden yang·2020-08-19 03:02

Pytorch相似度计算

importtorchimporttorch.nnasnnimportmathclassConineSimilarity(nn.Module):defforward(self,tensor_1,tensor_2):normalized_tensor_1=tensor_1/tensor_1.norm

永远的小白虾·2020-08-19 03:47

李宏毅机器学习第一次作业

即判断这个网络性能的函数，表示为L(a,y)5.全局最优和局部最优全局最优，理解为整个的最优化，局部最优，找到一个某个范围的最优化参数6.导数、泰勒展开略7.梯度下降及python实现参考问题38.L2-Norm

孤客...·2020-08-19 03:07

Operators in MXNet-BatchNorm

本篇文章将对mxnet的BatchNorm操作进行详细说明,源码见src/operator/batch_norm-inl.h.现将源码batch_norm-inl.h.及注释贴上.源码的注释都是笔者自己写的

lyatdawn·2020-08-19 03:50

batch norm的作用

论文中将BatchNormalization的作用说得突破天际，好似一下解决了所有问题，下面就来一一列举一下：(1)可以使用更高的学习率。如果每层的scale不一致，实际上每层需要的学习率是不一样的，同一层不同维度的scale往往也需要不同大小的学习率，通常需要使用最小的那个学习率才能保证损失函数有效下降，BatchNormalization将每层、每维的scale保持一致，那么我们就可以直接使用

qinglv1·2020-08-19 02:02

【记录】为什么在CNN的Batch Norm中对C个channel进行归一化

下面是cs231n-assignment2中的SpatialBatchNorm的介绍中对于此处空间归一化的解释，为什么对shape为NCHW的图像数据进行BatchNorm时需要计算NHW维度的mean和varIfthefeaturemapwasproducedusingconvolutions,thenweexpecteveryfeaturechannel’sstatisticse.g.mean

不跑步就等肥·2020-08-19 02:29

Eigen库学习笔记(1) 距离和夹角

求一点到原点的距离,Pt(x,y)Vector2dv1(x,y);double res1=v1.norm(); // 等于sqrt(x^2+y^2),即距离double res2=v1.squaredNorm

大马鱼哈·2020-08-19 02:24

Informed RRT*

采样思路：这部分我采用matlabstart=[100,120];goal=[100,80];cmin=norm(goal-st

找不到工作的我·2020-08-19 02:49

DeepLearing学习笔记-改善深层神经网络(第三周- 将batch-norm拟合进神经网络)

0-背景介绍如何将batch归一化引入到神经网络中1-流程如下：在计算z之后，才是之前介绍的batch归一化方法，对其进行归一化，再替代原来的z值，输入到下该层的激活函数中。其他隐藏层，操作类似。在实际中，可以直接使用框架中函数，而不必自己实现这些具体的细节。tf.batch_normalization()#进行batch归一化操作2-min-batch下的batch归一化：对于采用min-bat

JasonLiu1919·2020-08-19 02:46

batch norm参数

在阅读源码的过程中，BN代码部分出现了一些之前没见过的参数，在这里总结一下（用小写字母代表，具体出现在各个程序的源码中可能有区别，但是大致应该相同）。epsilon：防止normalization过程中分母出现为0的情况，一般设置为很小的值（例如1e-5），如下是batchnorm的算法描述过程，在算法第四步中分母部分出现了epsilonmomentum：batchnorm需要计算加权移动平均数（

kking_edc·2020-08-19 02:24

tensorflow中batch_norm使用

本篇文章主要用来记录使用tensorflow中batch_norm时遇到的问题，以便自己后续查阅：batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度以及提供网络稳定性的算法，目前应该是深度网络中不可或缺的一部分

gisblackmaner·2020-08-19 02:54

为什么Batch Norm有效？

最近思考得到的解答，将input进行norm标准化，等价于input进行了缩放，在进行反向传播修正时(以minibatch-SGD为例)，计算梯度时，不会出现梯度爆炸和消失（因为在这之前对input进行了

空气可乐·2020-08-19 01:13

batch-norm

batch-norm是什么batch-norm是google研究人员提出的一种加速深度神经网络训练的技术。

-倾城之恋-·2020-08-19 01:21

Normalization那些事

Batch-Norm直观理解：BN-mean的形状为[1xCx1x1]，其中BN-mean[1,i,1,1]表示将这摞书每一本的第i页取出来合成一个由C页组成的序号为i-th的书，然后求该书的“平均字”

_ReLU_·2020-08-19 01:49

batch norm

BatchNormalzation是一种解决深度神经网络层数太多，而没有办法有效前向传递的问题，因为每层的输出值都会有不同的均值和方差，所以输出数据的分布也不一样。如果对于输入的X*W本身得到的值通过tanh激活函数已经输出为1，在通过下一层的神经元之后结果并没有什么改变，因为该值已经很大（神经网络过敏感问题）对于这种情况我们可以首先做一些批处理正则化可以看出没有BN的时候，每层的值迅速全部都变为

Miraclecanbeachieve·2020-08-19 01:41

Batch Norm、Layer Norm

batchnorm：每一batch的样本具有相同的均值和方差我们在对数据训练之前会对数据集进行归一化，归一化的目的归一化的目的就是使得预处理的数据被限定在一定的范围内（比如[0,1]或者[-1,1]），从而消除奇异样本数据导致的不良影响。虽然输入层的数据，已经归一化，后面网络每一层的输入数据的分布一直在发生变化，前面层训练参数的更新将导致后面层输入数据分布的变化，必然会引起后面每一层输入数据分布的

祈求早日上岸·2020-08-19 01:09

python科学计算库matplotlib(ix[ ] 函数的学习问题)

matplotlibimportmatplotib.pyplotaspltimportpandsaspdfromnumpyimportarangereviews=pd.read_csv('fandango_score_comparison.csv')cols=['FILM','RT_user_norm

蓝龙君·2020-08-19 01:36

Tensorflow系列：tf.contrib.layers.batch_norm

tf.contrib.layers.batch_norm( inputs, decay=0.999, center=True, scale=False, epsilon=0.001, activation_fn

Candy_GL·2020-08-19 00:12

pytorch近似运算

.floor()往下取整数.ceil()网上取整数.round()四舍五入>=0.5向上取整，<0.5向下取整.trunc()裁剪，只取整数部分.frac()只取小数部分如何查看梯度的模w.grad.norm

ydy2511000·2020-08-19 00:10

李宏毅机器学习作业1

Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2-Norm

winds_lyh·2020-08-19 00:31

深度学习神经网络-batchnorm 理解 -python+tensorflow（by shany shang）

defbatch_norm_layer(x,train_phase,scope_bn):withtf.variable_scope(scope_bn):#新建两个

商在兴·2020-08-19 00:33

tensorflow 中 Batch Normalization 代码实现

理论部分结合：https://www.zhihu.com/question/38102762batch_norm_template函数实现defbatch_norm_template(inputs,is_training

shaozhenghan·2020-08-19 00:56

pytorch5--卷积神经网络

目录一.卷积神经网络1.卷积2.Downsample、Upsample3.Relu4.Batch-Norm二.经典卷积神经网络ResNet原理ResNet实现一.卷积神经网络1.卷积全连接层参数量非常大

moonbaby1·2020-08-19 00:03

Caffe 中 BN（BatchNorm ) 层的参数均值、方差和滑动系数解读

plain]viewplaincopybottom:"res2a_branch2b"top:"res2a_branch2b"name:"bn2a_branch2b"type:"BatchNorm"batch_norm_p

zhuiqiuk·2020-08-18 18:54

Caffe中BN（BatchNorm ) 层参数：均值、方差和滑动系数说明

，BN层结构如下：layer{bottom:"res2a_branch2b"top:"res2a_branch2b"name:"bn2a_branch2b"type:"BatchNorm"batch_norm_param

有石为玉·2020-08-18 17:57

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