normalization

Scanpy源码浅析之pp.normalize_total

__version__#'1.9.1'例子函数pp.normalize_total用于Normalizecountspercell，其源代码在scanpy/preprocessing/_normalization.py

何物昂·2024-09-16 00:52

大模型入门（一）

大模型入门（一）一、LLaMa模型介绍1）Pre-normalization2）SwiGLU激活函数3）RoPE旋转位置编码二、Alpaca模型介绍三、Vicuna模型介绍大模型入门（一）——LLaMa

pit_man·2024-09-08 05:40

[Instance Normalization] The Missing Ingredient for Fast Stylization

BN->IN，能有效提升纹理风格转化任务的图像生成质量1、原因1）生成图像的对比度主要取决于style图像，而非content图像；通过instancenormalization，可以去除content图像的个体对比度差异，从而简化生成过程2）高度非线性的contrastnormalization很难通过CNNblock（包含卷积、池化、上采样、BN等）来实现，因此需要直接在architectur

emergency_rose·2024-09-06 08:32

深度学习速通系列:归一化和批量归一化

下面详细解释这两种技术：归一化（Normalization）归一化是指将数据的数值范围调整到一个特定的区间，通常是[0,1]或者[-1,1]，或者使其具有零均值和单位方差。

Ven%·2024-09-06 04:12

计算（Computation）即常规化（Normalization）

一个表达式（Expression）的计算过程即是其常规化（Normalization）的过程，最终结果为某个类型的元素，即该表达式的值（Value）。

KeithTsui·2024-08-30 13:45

MySQL 数据库的规范化与反规范化详解

在数据库设计中，规范化（Normalization）和反规范化（Denormalization）是两个重要的概念，它们直接影响数据的存储效率、数据一致性以及查询性能。

yimeixiaolangzai·2024-08-27 10:56

sklearn preprocessing

sklearnpreprocessing代码代码来自Anaconda软件里sklearn模块init.py"""The:mod:`sklearn.preprocessing`moduleincludesscaling,centering,normalization

perfectmanman·2024-08-25 06:58

深度学习代码|Batch Normalization批归一化的代码实现

丁希希哇·2024-02-20 11:13

深度学习中Batch/Layer/Instance/Group normalization方法

图片中，N是batchsize，c是channel。BN：在每一个channel内，对H，W，Batch做平均LN：在每一个batch内，对H，W，Channel做平均IN：在每一个channel和batch内，对H，W做平均GN：在每一个batch内，将channel进行分组，在分组内对H，W做平均。

__momo__·2024-02-19 15:11

批归一化（Batch Normalization，简称BN）层的作用！！

批归一化（BatchNormalization，简称BN）层在卷积神经网络中的作用主要有以下几点：规范化数据：批归一化可以对每一批数据进行归一化处理，使其均值接近0，方差接近1。这有助于解决内部协变量偏移（InternalCovariateShift）问题，即网络训练过程中，由于每层的参数更新，导致后续层的输入分布发生变化。加速训练：通过规范化数据，批归一化可以使得网络更容易训练，因为网络不再需要

小桥流水---人工智能·2024-02-11 15:40

Batch Normalization本质：平滑优化空间

相信BN层对大家来说并不陌生，今天除了讲解BN被大家说的比较多的东西外会讲一下BN真正work的本质。今天之所以来讲解BN是因为早上听了一个旷视的讲座，听完之后发现旷视研究院在今年1月19日发表的用来解决小批量训练BN不稳定的问题论文：MABN。这对于一般用自己电脑来训练网络的我来说感觉是一个福音，可以减缓batch_size设小之后性能降低的问题（谷歌在一个月前也提出了改进的FRN：一种不依赖b

CristianoC·2024-02-11 11:51

各种Normalization的区别

https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/82864477https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79810040其中两维C和N分别表示channel和batchsize，第三维表示H,W，可以理解为该维度大小是H*W，也就是拉长成一维，这样总体就可以用三维图形来表示。图片.pngB

小幸运Q·2024-02-11 03:44

JPEG图像格式加速神经网络训练--使用DCT训练CNN

系数与JPEG直接利用DCT系数阶段1:数据准备步骤1:读取JPEG文件结构步骤2:提取量化表和Huffman表步骤3:解析图像数据步骤4:反量化步骤5:获取DCT系数阶段2:输入处理预处理1:正规化（Normalization

kadog·2024-02-10 12:00

机器学习数据预处理方法（数据重编码） ##2

OrdinalEncoder自然数排序2.OneHotEncoder独热编码3.ColumnTransformer转化流水线二、连续字段的特征变换1.标准化（Standardization）和归一化（Normalization

恒c·2024-02-05 22:41

LLaMA 模型中的Transformer架构变化

目录1.前置层归一化（Pre-normalization）2.RMSNorm归一化函数3.SwiGLU激活函数4.旋转位置嵌入（RoPE）5.注意力机制优化6.GroupQueryAttention7.

samoyan·2024-02-05 13:57

sklearn实现数据标准化（Standardization）和归一化（Normalization）

标准化（Standardization）sklearn的标准化过程，即包括Z-Score标准化，也包括0-1标准化，并且即可以通过实用函数来进行标准化处理，同时也可以利用评估器来执行标准化过程。接下来我们分不同功能以的不同实现形式来进行讨论：Z-Score标准化的评估器实现方法#首先是评估器导入fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#评估器的实例

恒c·2024-02-04 23:02

sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化

文章目录数据标准化的原因作用归一化最大最小归一化针对规模化有异常的数据标准化线性比例标准化法log函数标准化法正则化Normalization标准化的意义数据标准化的原因某些算法要求样本具有零均值和单位方差

Cachel wood·2024-02-03 07:35

机器学习复习（6）——numpy的数学操作

两个数组做减法运算b-a运行结果：计算数组的平方#b*2代表数组b每个元素乘以2#b**2代表数组b每个元素的2次方b**2运行结果：计算数组的正弦值#计算数组的正弦值np.sin(a)#np.cos(a)运行结果：normalization

不会写代码！！·2024-02-01 10:16

【深度学习】【BN】batch normalization（批量归一化）详解

批量归一化（batchnormalization）开山之作：#BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift时间：2015年训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。批量归一化是一种流行且有效的技术，尤其是可以加速深层网络的收敛速度。1、为什么使用批量归

忘却的旋律dw·2024-01-31 23:16

机器学习和深度学习中的normalization(归一化)

在机器学习和深度学习中，normalization（归一化）是一种重要的数据预处理步骤，它的目的是改变数值数据的形式，以使其在一个固定的范围内，通常是0到1，或者使其均值为0，标准差为1。

实名吃香菜·2024-01-31 12:18

【深度学习】数据归一化/标准化 Normalization/Standardization

目录一、实际问题二、归一化Normalization三、归一化的类型1.Min-maxnormalization(Rescaling)2.Meannormalization3.Z-scorenormalization

神也在Copy·2024-01-31 09:36

二维码提高对比度文献调研(2)--HINet: Half Instance Normalization Network for Image Restoration

目录简介主要idea实验简介实验结果所遇到的问题运行失败信息GPU不够简介（1）论文名称：HINet:HalfInstanceNormalizationNetworkforImageRestorationCVPR2021（2）论文链接：https://arxiv.org/abs/2105.06086（3）源代码：https://github.com/megvii-model/HINet主要idea

utflpc·2024-01-30 23:08

【论文阅读】Long-Tailed Recognition via Weight Balancing（CVPR2022）附MaxNorm的代码

文章主要讨论了三种方法：L2normalization,weightdecay,andMaxNorm本文提出了一个两阶

鱼小丸·2024-01-30 20:38

Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization

目标：实时任意风格转移方法：adaptiveinstancenormalization原理：图像的风格就是特征图各个featurechannel跨空间的统计信息，比如mean和variance。迁移各个channel的mean和variance就可以实现风格迁移。效果：可实时实现任意风格图片转移，并且可以控制content-styletrade-off,styleinterpolation,col

Cat丹·2024-01-27 08:58

syncbn讲解(同步Batch Normalization)

目前网络的训练多为多卡训练，大型网络结构以及复杂任务会使得每张卡负责的batch-size小于等于1，若不进行同步BN，movingmean、movingvariance参数会产生较大影响，造成BN层失效。为简化inference过程，以及商业代码保密，通常进行BN融合操作。即把BN参数融合至conv层。BN的性能和batchsize有很大的关系。batchsize越大，BN的统计量也会越准。然而

fayetdd·2024-01-26 09:45

【MySQL 流浪之旅】第五讲数据库设计的三个范式

MySQL流浪之旅】第一讲MySQL安装【MySQL流浪之旅】第二讲MySQL基础操作【MySQL流浪之旅】第三讲MySQL基本工具【MySQL流浪之旅】第四讲MySQL逻辑备份前言数据库的设计三范式（Normalization

流浪字节π·2024-01-24 17:43

【DeepLearning-2】预归一化（Pre-Normalization）策略

2.1层归一化（LayerNormalization）在PreNorm类中的数学原理：2.2代码实现：classPreNorm(nn.Module):def__init__(self,dim,fn):super().__init__()self.norm=nn.LayerNorm(dim)self.fn=fndefforward(self,x,**kwargs):returnself.fn(sel

风筝超冷·2024-01-24 03:51

机器学习_正则化、欠拟合和过拟合

normalization和standardization：标准化、规范化，以及归一化，是调整数据，特征缩放;regularization：而

you_are_my_sunshine*·2024-01-22 09:14

Batch Normalization（BN）批量归一化

[1502.03167]BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift(arxiv.org)1.研究背景深度神经网络的训练过程中，每一层输入数据的分布可能会随着网络参数的更新而发生变化，这种现象被称为内部协变量偏移（InternalCovariateShift）。这会使得每一层网络

搁浅丶.·2024-01-21 12:54

WisecondorX 拷贝数变异检测 NGS NIPT

datanormalization是获得可靠分析结果的基础，不进行normalization，拷贝数变化的分析会受到GCcontent,mappability,polymorphisms

茄子_0937·2024-01-20 16:45

tf1.15 使用过程中的一些坑

先把跟包版本有关的列出来:提示无scipy.misc:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorflow.python.types‘TypeError:batch_normalization

天蓝蓝的本我·2024-01-20 07:18

Pytorch学习第4周：综合应用和实战项目 Day 25-27: 模型调优和优化

正则化(Normalization):在Pytorch中，可以通过在优化器中添加权重衰减来实现L2正则化。在TensorFlow中，可以在层级中使用kernel_regularizer

M.D·2024-01-20 06:57

limma包中的数据对象（data objects）

limma包主要生成和使用6种数据对象（dataobjects)EListRaw全称RawExpressionlist.储存normalization前的single-channelrawintensities.Intensities

王子威PtaYoth·2024-01-19 06:47

Googlev2Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

文章目录批标准化：缓解内部协变量偏移加快深度神经网络训练GoogleNetv2全文翻译论文结构摘要1引言2减少内部协变量偏移（ICS）3通过小批量统计进行标准化3.1使用批量归一化网络进行训练和推理指数滑动平均3.2批量归一化卷积网络3.3批量归一化可实现更高的学习率奇异值分解SVD3.4批量归一化对模型进行正则化4实验4.1随着时间的推移激活4.2ImageNet分类4.2.1加速BN网络提高学

源代码•宸·2024-01-18 10:22

normalization in nn （batchnorm layernorm instancenorm groupnorm）

本文内容为笔者学习b站deep_thought老师视频的笔记。本文将从源码角度深入学习剖析四种norm方式的区别。本文只针对norm时计算mean和std的方式进行解释，没有加入可学习的参数γ\gammaγ和β\betaβ。首先导入pytorch。importtorchimporttorch.nnasnn定义输入，本文以nlp或时间序列预测的数据结构为例。即[batch_size,time_ste

sdu_study·2024-01-17 14:48

【数据预处理】什么时候需要数据归一化？

如何理解归一化（normalization）?数据预处理：归一化和标准化机器学习笔记：为什么要对数据进行归一化处理？数据标准化作用：模型求解需要，归一化可以加快梯度下降的速度，即模型收敛速度。

dataloading·2024-01-15 07:13

深度学习入门之5--网络学习相关技巧3(Batch Normalization)

目录1、BatchNormalization算法2、评估2.1、common/multi_layer_net_extend.py2.2、batch_norm_test.py3结果该文章是对《深度学习入门基于Python的理论与实现》的总结，作者是[日]斋藤康毅在上一篇博文中，我们观察了各层的激活值分布，并从中了解到如果设定了合适的权重初始值，则各层的激活值分布会有适当的广度，从而可以顺利地进行学习

梦灯·2024-01-13 13:36

Elasticsearch初识之分词器详解附加示例代码

文档规范化（normalization）文档规范化,提高召回率示例代码#normalizationGET_analyze{"text":"Mr.Maisanexcellentteacher","analyzer

hcj_ER·2024-01-13 00:32

pytorch10：正则化(weight_decay、dropout、Batch Normalization)

目录一、正则化regularization1.概念2.过拟合3.减小方差策略4正则化--权值衰减二、正则化-dropout2.1dropout概念2.2数据尺度变化2.3nn.Dropout2.4两种模式三、BatchNormalization3.1ICS现象（InternalCovariateShift，内部协变量偏移)3.2BN原理3.3BN的优点3.4数据尺度实验3.5实际模型训练3.6_B

慕溪同学·2024-01-12 03:45

65、python - 利用手写的网络，成功预测一张图片

上面两节通过介绍了几种预处理方法，分别是ResizeandCrop和Normalization。在完成图像预处理之后，加上之前手动搭建的神经网络，其实我们就可以对图形进行推理识别了。

董董灿是个攻城狮·2024-01-11 16:36

batch normalization在测试阶段的做法

测试的时候，mean和std是样本空间决定的，跟测试样本没有关系，具体可以参考：https://www.zhihu.com/question/66873757

Songger·2024-01-10 08:49

64、图片预处理：Normalize

归一化（Normalization）在深度学习中，推理或训练之前对图像进行预处理，特别是归一化，是一种非常常见的做法。那为什么要做归一化呢？使用

董董灿是个攻城狮·2024-01-10 05:47

参数更新方法初始值抑制过拟合 Batch Normalization等《深度学习入门》第六章

layout:posttitle:深度学习入门基于Python的理论实现subtitle:第六章与学习相关的技巧tags:[Machinelearning,Reading]第六章与学习相关的技巧本章像是一个补充，主题涉及寻找最优权重参数的最优化方法、权重参数的初始值、超参数的设定方法等。此外，为了应对过拟合，本章还将介绍权值衰减、Dropout等正则化方法，并进行实现。最后将对近年来众多研究中使用

Dirac811·2024-01-08 05:11

BN(Batch Normalization)批归一化

Google于2015年提出的加快神经网络收敛的方法link批归一化和Dropout能否共存的解读link

emm_simon·2024-01-07 13:53

什么叫反范式?数据库反范式设计

这是一种与范式(normalization)相反的设计方法。反范式的优点主要有：1.查询性能更高冗余数据可以避免连接多个表以获得所需数据，从而加快查询速度。

abckingaa·2024-01-06 06:35

Transformer模型中前置Norm与后置Norm的区别

文章目录前言不同位置的作用总结前言在讨论Transformer模型和VisionTransformer(ViT)模型中归一化层位置的不同，我们首先需要理解归一化层（Normalization）在这些模型中的作用

JOYCE_Leo16·2024-01-06 04:23

数据预处理-什么时候独热编码和归一化

数据归一化Normalization或Min-Maxscaling：x=x-min(x)/max(x)-min(x)按照最小值中心化后，再按极差缩放即数据移动了min(x)个单位，且被缩放到

岛屿云烟dyyy·2024-01-06 02:42

Batch Normalization:Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

对面的女孩看过来，看过来，看过来，这里的BN很精彩，请不要对我不理不睬~呐呐呐，还是要读论文呢，昨天被老师叫过去了，让我有一个自己擅长的方向，要不然以后靠什么吃饭呢，对啊，我就恍然大悟了，今天就没去听《电波与天线》的课，因为之前修过了，不要再过多浪费时间了。还是读读论文，写写代码，做做汇报吧。这篇文章的标题翻译过来是《批量标准化：通过减少内部协变量偏移来加速深度网络训练》。训练DNN的复杂之处在于

PolarBearWYY·2024-01-05 08:42

常用 Normalization 方法的总结：BN、LN、IN、GN

常用的Normalization方法主要有：BatchNormalization（BN，2015年）、LayerNormalization（LN，2016年）、InstanceNormalization

残剑天下论·2024-01-03 06:38

第二十三周：深度学习基础和pytorch学习

第二十三周：深度学习和pytorch学习摘要Abstract1.TensorBoard的使用2.transforms的使用2.1ToTensor的使用2.2Normalization的使用3.torchvision

@默然·2024-01-01 16:53

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