batch-norm

2021年7月初，深圳TPlink图像算法工程师面试题分享

问题一：Batch-norm作用和参数batchnorm的作用batchnorm对于输入数据做了零均值化和方差归一化过程，方便了下一层网络的训练过程，从而加速了网络的学习。
niuyunpang·2025-03-07 11:16

Transformer学习

语法分析文章归类问题目标检测TransformerEncoder结构multi-headattentionblock为何batch-norm不如layer-norm？
王小燊oom·2023-10-05 23:21

transformer里的layer-norm理解

以往由于深度网络造成的网络数值偏大，担心梯度受此影响，使用batch-norm将其标准化减小较深位置的梯度下降受此大数字的影响。
OraNgeGreEn·2023-03-30 20:21

【pytorch】Batch-norm layer loss计算

Batchnor-layerlosscalculation在实现data-freeKD时用到的loss函数的计算。这个函数放在batchnorm1d层之后计算不同层输出之间的差异。思路：通过pytorch设置hook钩子函数，获取某一个特定层的输出；可以计算指定的层的输出之间的差异，即输出的统计量的差异，一般以均值和方差来衡量这个统计量；重点：输出是什么，shape或者是size是什么样子的？在内
中杯冰美式·2022-12-10 17:40

Dive into deep learning(06)[动手学深度学习]———————第六章，现代卷积神经网络

深度卷积神经网络（AlexNet）(alexnet)2、使用块的网络（VGG）(vgg)3、网络中的网络（NiN）(nin)4、含并行连结的网络（GoogLeNet）（googlenet）5、批量规范化（batch-norm
梦想实干家杭77·2022-12-07 16:10

python深度学习tensorflow安装调试教程

导致的结果就是很多新的技术在caffe里用不了，比如RNN,LSTM，batch-norm等。当然这些现在也算是旧的东西了
·2022-06-29 16:33

Batch Norm

本文主要是在看完AndrewNg的DeepLearningSpecialization（Coursera链接，网易云课堂官方授权搬运）系列中相关课程后的记录整理和一点思考1.什么是Batch-Norm首先
紫金港浪里小白条·2020-09-17 02:46

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

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

tensorflow学习(四）- batch-norm的正确用法

文章目录tensorflow正确的batch_norm用法batch_norm原理为什么要使用batch_normbatch_norm的实现tensorflow正确的batch_norm用法代码参考这个有空再写写batch_norm的原理把设置错可能会出现的问题不同batch_size的测试结果不同(原因是因为，没有在batch_norm使用is_training=true,导致没有使用训练得出的
loliqq·2020-08-16 07:38

pytorch学习笔记（二十七）：Batch-Norm

文章目录前言1.批量归一化层1.1对全连接层做批量归一化1.2对卷积层做批量归一化1.3预测时的批量归一化2.从零开始实现2.1使用批量归一化层的LeNet3.简洁实现小结前言本节我们介绍批量归一化（batchnormalization）层，它能让较深的神经网络的训练变得更加容易。通常来说，数据标准化预处理对于浅层模型就足够有效了。随着模型训练的进行，当每层中参数更新时，靠近输出层的输出较难出现剧
逐梦er·2020-08-08 11:47

tensorflow学习笔记一：安装调试

导致的结果就是很多新的技术在caffe里用不了，比如RNN,LSTM，batch-norm等。当然这些现在也算是旧的东西了，也许caffe已经有了，我已经很久没有关注caffe的新版本了。它的不
weixin_34194087·2020-08-05 03:23

深度学习d6：批量归一化和残差网络；凸优化；梯度下降

批量归一化（Batch-norm）对深层神经网络来说，即使输入数据已做标准化，训练中模型参数的更新依然很容易造成靠近输出层输出的剧烈变化。
RUOLAN_TJ·2020-07-10 23:50

tensorflow学习笔记

导致的结果就是很多新的技术在caffe里用不了，比如RNN,LSTM，batch-norm等。当然这些现在也算是旧的东西了，也许caffe已经有了，我已经
jinxiqinghuan·2019-12-29 20:00

各类GAN特征描述（持续更新）

各类GAN特征描述1）DC-GAN：structure:ps:（生成器的最后一层和判别器的第一层不加batch-norm）paper:http://arxiv.org/abs/1511.06434contributions
AndyViky·2019-07-20 16:09

merge_bn 合并bn层到conv或FC层原理介绍及代码实现

参考文献：http://blog.csdn.net/diye2008/article/details/784921811.ｂｎ合并的必要性：bn层即batch-norm层，一般是深度学习中用于加速训练速度和一种方法
qq1145520074·2018-01-24 16:37
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