batchnorm

计算机视觉

计算机视觉岗常见面试题问题：Softmax+CrossEntropy反向求导问题：BatchNorm层的详细解读(具体可以参考之后出版的百面深度学习2333)作用：使得每层的输入/输出分布更加稳定，避免参数更新和网络层次变深大幅度影响数据分布
莫辜负自己的一世韶光·2023-10-19 07:47

BN、LN、IN、GN的自我理解

BatchNormalBatchNormal，举例来说：输入一个batchsize，这个batchsize中有2个元素（featuresize）,每个元素的channel为3，每个channel的宽高为2*2，那么BatchNorm
写代码_不错哦·2023-10-17 12:22

残差层

引言在VGG中，随着网络层数的增多，往往伴随着以下几个问题：计算资源的消耗（通过增加GPU来解决）模型容易过拟合（采集海量数据，使用dropout正则化）产生梯度消失和梯度爆炸（使用batchnorm）
LuDon·2023-10-16 08:37

pytorch中的归一化函数

以下是一些常见的归一化函数：nn.BatchNorm1d,nn.BatchNorm2d,nn.BatchNorm3d：这些函数用于批量归一化(BatchNormalization)操作。
萝北村的枫子·2023-10-14 18:07

深度学习基础知识 BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm的用法解析

深度学习基础知识BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm的用法解析1、BatchNorm2、LayerNorm3、GroupNorm用法：BatchNorm、LayerNorm和GroupNorm
郭庆汝·2023-10-11 00:47

2.3 C3网络结构原理及代码解释

首先我们假设输入（input)一个tensor类型的float32的1X3X10X100的矩阵x；2.Conv卷积网络结构：构建一个卷积网络，其输入通道为3，输出通道为3，卷积核大小为1，步长为1；再加标准化BatchNorm2d
YANQ662·2023-10-10 04:20

【深度学习】吴恩达-学习笔记 优化算法（动量梯度，RMSprop，Adam）、参数初始化、Batch Norm

目录动量梯度下降法：让梯度下降的过程中纵向波动减小RMSprop:消除梯度下降中的摆动Adam优化算法:神经网络参数初始化学习率衰减BatchNorm关于Batch_norm:Batch_norm在测试时
—Xi—·2023-10-07 20:55

深度学习基础：正则化、卷积、激活函数、池化

可以减少过拟合正则化方式：L1正则化，L2正则化（使用更多）BatchNorm归一化，加速学习非线性激活函数为什么需要非线性激活函数？
pluo1717·2023-10-06 02:09

Normalization综述

一、目录1、什么是InternalCovariateShift2、Normalization的种类3、BatchNorm4、LayerNormalization二、什么是InternalCovariateShiftcovariateshift
只为此心无垠·2023-10-04 06:43

GNN advanced knowledge

修正方法：Batchnormalizationtorch.nn.BatchNorm1d()激活函数torch.nn.ELU();torch.nn.ReLU();torch.nn.Sigmoid()目标时将
天狼啸月1990·2023-10-02 21:41

GNN PyG~torch_geometric 学习理解

PyGInstallation2.1PyG安装常见错误及原因2.2PyG具体安装步骤3.torch_geometricpackagestorch_geometric.data.DataDataset与DataLoaderDropout、BatchNorm3
天狼啸月1990·2023-10-02 21:10

对BN的理解

BN在网络中的位置和操作流程引言机器学习有一个重要假设：IID，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，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。
cjhfhb·2023-09-28 14:19

【yolov2】原理详解 &与Yolov1对比 & batch norm详解

激活函数如sigmoid和双曲正切激活函数，在0附近是非饱和区，如果输出太大或者太小，则会进入激活函数的饱和区(饱和区意味着梯度消失，难以训练)所以用batchnorm强行把神经元的输出集中在0附近。
computer_vision_chen·2023-09-27 14:42

现代卷积网络实战系列5：PyTorch从零构建GoogLeNet训练MNIST数据集

GoogLeNet((pre_layers):Sequential((0):Conv2d(1,192,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1))(1):BatchNorm2d
机器学习杨卓越·2023-09-22 21:18

Caffe 学习记录（1）

caffe层理解及实现1.concat层：理解：2.BatchNorm层：3.scale层：caffe中的bn层和scale层-hjxu2016的博客-CSDN博客
齐飞_c34f·2023-09-22 14:25

深度学习归一化原理及代码实现(BatchNorm2d,LayerNorm,InstanceNorm,GroupNorm)

文章目录概述形式原理理解源代码实现1.BatchNorm2d2.LayerNorm3.InstanceNorm4.GroupNorm概述本文记录总结pytorch中四种归一化方式的原理以及实现方式。
远瞻。·2023-09-19 08:11

5-2 Pytorch中的模型层layers

例如：nn.Linear,nn.Flatten,nn.Dropout,nn.BatchNorm2d,nn.Embeddingnn.Conv2d,nn.AvgPool2d,nn.Conv1d,nn.ConvTranspose2dnn.GRU
hxh207·2023-09-17 23:11

神经网络中的权重和偏置初始化

/n))elifisinstance(m,nn.BatchNorm2d):m.weight.data.fill_(1)m.bias.d
为啥不能修改昵称啊·2023-09-17 21:18

构建模型三要素与权重初始化

在__init__(self)中设置好需要的组件，比如conv,pooling,Linear,BatchNorm等等。
梦在黎明破晓时啊·2023-09-17 12:32

【动手学习深度学习--逐行代码解析合集】20批量归一化BatchNorm

【动手学习深度学习】逐行代码解析合集20批量归一化BatchNorm视频链接：动手学习深度学习–批量归一化BatchNorm课程主页：https://courses.d2l.ai/zh-v2/教材：https
now_try_·2023-09-16 19:54

深度学习中的组归一化（GroupNorm）

归一化的分类BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异：BatchNorm：batch方向做归一化，算N*H*W的均值LayerNorm：channel方向做归一化，算C*H*W的均值InstanceNorm
yuanlulu·2023-09-14 10:59

深度学习中Batch Normalization和Layer Normalization区别

 BatchNorm：batch方向做归一化，计算NHW的均值 LayerNorm：channel方向做归一化，计算CHW的均值 WhyuseNormalization? 
#苦行僧·2023-09-12 16:54

Pytorch intermediate(一) CNN

使用pytorch实现了2层卷积神经网络，包含有batchnorm层。在测试阶段需要model.eval()，使用移动平均值和方差代替训练过程中的均值和方差。
青山渺渺·2023-09-12 07:29

day7-批量归一化和残差网络

BN层：全连接层的BN位置：仿射变换和激活函数之间pytorch：nn.BatchNorm1d卷积层的BN位置：卷积计算和激活函数之间pytorch：nn.BatchNorm2d步骤：image.png
wamgz·2023-09-10 03:23

LayerNorm核心技术

Overview你能打开这篇文章，相信对LayerNorm（LN）、BatchNorm（BN）多少是有些了解，它们分布在神经网络中，对上一层输出的激活值做归一化（normalize），这样做的好处是可以在一定程度上避免梯度消失问题
A君来了·2023-09-09 08:04

剪枝基础与实战(5): 剪枝代码详解

对模型进行剪枝，我们只对有参数的层进行剪枝，我们基于BatchNorm2d对通道重要度γ\gammaγ参数进行稀释训练。对BatchNorm2d及它的前后层也需要进行剪枝。
@BangBang·2023-09-03 00:58

面经八股汇总

一、BN和LN的异同1、batchnorm和layernorm一般分别用于cv、nlp领域2、bn把一个batch中同一通道的所有特征视为一个分布，并将其标准化，意味着不同图片的同一通道的特征是可以比较的
今天也学一点儿·2023-08-29 21:48

cs231n assignment 2 q2 batchnormalization

文章目录嫌啰嗦直接看源码批量归一化讲解Q2batchNormalizationbatchnorm_forward题面解析代码输出batchnorm_backward题面解析代码输出batchnorm_backward_alt
理智点·2023-08-29 11:32

state_dict详解

变量存放训练过程中需要学习的权重和偏执系数，state_dict作为python的字典对象将每一层的参数映射成tensor张量，需要注意的是torch.nn.Module模块中的state_dict只包含卷积层和全连接层的参数，当网络中存在batchnorm
Wanderer001·2023-08-27 21:28

BatchNormalization & LayerNormalization

那BatchNorm的作用是什么呢？
orangerfun·2023-08-27 10:24

ResNet 模型原理

ResNet与Vgg的主要区别：1.ResNet相较于Vgg具有更加深的网络结构2.ResNet相较于Vgg引入了残差连接的结构3.ResNet引入了BatchNorm层，使得ResNet能够训练更加深的网络结构
ZhangJiQun&MXP·2023-08-26 15:25

卷积神经网络笔记

卷积神经网络笔记1、torch.nn.BatchNorm2d()详解①原理介绍②代码实现③参数详解1、torch.nn.BatchNorm2d()详解①原理介绍官网链接:https://pytorch.org
氏族归来·2023-08-22 12:20

Normalization

深度学习中的Normalization:（i.更好train；ii.防过拟合）1对神经元输出规范化：BatchNorm/LayerNorm/InstanceNorm/GroupNorm2对权重规范化（WeightNorm
7ccc099f4608·2023-08-21 00:54

如何定义PyTorch模型

4PyTorch模型定义的三要素1.必须继承nn.Module这个类，要让PyTorch知道这个类是一个Module2.在init(self)中设置好需要的"组件"(如conv,pooling,Linear,BatchNorm
geekboys·2023-08-18 07:34

BatchNorm原理解析

BatchNorm要解决的问题我们都知道，深度学习的话尤其是在CV中，都需要对数据进行归一化处理，因为深度学习网络主要就是为了学习训练数据的分布，并在测试集中得到更好的泛化效果。
怀逸%·2023-08-10 05:42

BatchNorm的作用

对于每个隐层神经元，把逐渐向非线性函数映射后向取值区间极限饱和区靠拢的输入分布强制拉回到均值为0方差为1的比较标准的正态分布，使得非线性变换函数的输入值落入对输入比较敏感的区域，以此避免梯度消失问题。
weixin_47552564·2023-08-09 06:15

PyTorch 体验感悟

这点tensorflow1.0哪怕借用了Keras，也不能随意调换（如Batch)然后说一下Pytorch的特点：在模型架构上，虽然两者都有许多共同的函数方法：Conv2D,Sequential,Batchnorm1d
mikewzp·2023-08-03 04:20

Tensorflow权重迁移至Pytorch

Tensorflow权重迁移至Pytorch本篇文章介绍将Tensorflow的Conv2D层、Dense层和BatchNorm层的权重迁移至Pytorch。
古月萝北·2023-08-01 13:34

transforms

batchnorm是列标准化，layernorm是行标准化transforms的encoder，这里省略了一些东西。每一个block都是输入一段向量，然后输出一段向量。
the animal·2023-07-29 14:01

深度学习：BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm和SwitchableNorm的理解

深度学习：BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm和SwitchableNorm的理解深度学习中的NormBatchNormLayerNormInstanceNormGroupNormSwitchableNorm
cv-player·2023-07-29 12:25

学习 nn.BatchNorm2d

blog.csdn.net/algorithmPro/article/details/103982466#在训练阶段importtorch.nnasnnimporttorchimportcopym3=nn.BatchNorm2d
全息数据·2023-07-27 02:39

Batch Normlization

简单来说：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。二、internalCovariateShift随着训练的进行，网络中的参数也随着梯度下降在不停更新。
大豆油·2023-07-26 21:07

BatchNorm, LayerNorm, InstanceNorm和GroupNorm

1.介绍BatchNorm:对NHW计算归一化参数(均值和方差)，总共得到C组归一化参数,相当于对每个channel进行归一化。
@BangBang·2023-07-24 21:43

神经网络正则化之BN/LN/GN的原理

1.BN层原理torch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True,
mathlxj·2023-07-19 10:00

权重量化的流程

1、对网络的权重进行随机初始化2、对网络做前向计算，即将输入数据经过卷积、Batchnorm，Scale、激活函数、池化等层后，得到网络的输出值。
学不会代码的研究僧·2023-07-17 20:18

FlowNets

util.pyimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdefconv(batchNorm,in_planes,out_planes,kernel_size
访风景于崇阿·2023-07-16 23:56

深度学习06-pytorch从入门到精通

TransformsDataSetDataLoader自定义数据集nn模块nn.ModuleCNN图像处理层nn.Conv2dnn.AvgPool2d和nn.MaxPool2dnn.Linearnn.BatchNorm2dnn.Rel
liaomin416100569·2023-07-16 19:50

【CNN记录】pytorch中BatchNorm2d

torch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True,device=
侵蚀昨天·2023-07-16 17:05

基础学习——关于卷积层的记录

批量切片、F.conv2d指定卷积核二维卷积操作、nn.Conv2d卷积层基础学习——读txt数据、字符串转list或数组、画PR曲线、画Loss曲线文章目录系列文章目录前言一、功能层1、池化层2、nn.BatchNorm2d
Chaoy6565·2023-06-22 22:44

【深度学习】5-3 与学习相关的技巧 - Batch Normalization

实际上，BatchNormalization方法就是基于这个想法而产生的为什么BatchNorm这么惹人注目呢?因为BatchNorm有以下优点：可以使学习快速进行(可以增大学习率)。
loyd3·2023-06-21 16:55
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他