[论文笔记]Batch Normalization

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了[论文笔记]Batch Normalization。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

引言

本文是论文神作Batch Normalization的阅读笔记,这篇论文引用量现在快50K了。

由于上一层参数的变化,导致每层输入的分布会在训练期间发生变化,让训练深层神经网络很复杂。这会拖慢训练速度,因为需要更低的学习率并小心地进行参数初始化,使得很难训练这种具有非线性饱和的模型。这种现象作者称为internal covariate shift(内部协变量偏移,ICS),并通过对网络层的输入进行归一化解决。这种方法之所以强大,是因为将归一化作为模型架构的一部分,并在每个训练小批量中执行归一化。

批归一化(Batch Normalization)可以让我们选择更高的学习率,并且不需要那么注意参数初始化。

简介

SGD和它的变体被用于训练深层网络,优化网络参数 Θ \Theta Θ来最小化损失:
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-651320.html

到了这里,关于[论文笔记]Batch Normalization的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

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

    如果为了使各层拥有适当的广度,“强制性”地调整激活值的分布会怎样呢?实际上, Batch Normalization 方法就是基于这个想法而产生的 为什么Batch Norm这么惹人注目呢?因为Batch Norm有以下优点: 可以使学习快速进行(可以增大学习率)。 不那么依赖初始值(对于初始值不用那么神

    2024年02月10日
    浏览(39)
  • bitcask论文翻译/笔记

    论文来源:bitcask-intro.pdf (riak.com) Bitcask的起源与Riak分布式数据库的历史紧密相连。在Riak的K/V集群中,每个节点都使用了可插拔的本地存储;几乎任何结构的K/V存储都可以用作每个主机的存储引擎。这种可插拔性使得Riak的处理能够并行化,从而可以在不影响代码库其他部分的

    2024年01月20日
    浏览(51)
  • DNNGP模型解读-early stopping 和 batch normalization的使用

    一、考虑的因素(仅代表个人观点) 1.首先我们看到他的这篇文章所考虑的不同方面从而做出的不同改进,首先考虑到了对于基因组预测的深度学习方法的设计 ,我们设计出来这个方法就是为了基因组预测而使用,这也是主要目的,所以要抓住事物的主要方面。 2.DNNGP相比于

    2024年02月12日
    浏览(41)
  • pytorch10:正则化(weight_decay、dropout、Batch Normalization)

    往期回顾 pytorch01:概念、张量操作、线性回归与逻辑回归 pytorch02:数据读取DataLoader与Dataset、数据预处理transform pytorch03:transforms常见数据增强操作 pytorch04:网络模型创建 pytorch05:卷积、池化、激活 pytorch06:权重初始化 pytorch07:损失函数与优化器 pytorch08:学习率调整策略

    2024年02月01日
    浏览(60)
  • 【YOLO系列】YOLOv3论文超详细解读(翻译 +学习笔记)

    YOLOv3(《Yolov3:An incremental improvement》)是Joseph Redmon大佬关于YOLO系列的最后一篇,由于他反对将YOLO用于军事和隐私窥探,2020年2月宣布停止更新YOLO。  YOLOv3在YOLOv2的基础上改良了网络的主干,利用多尺度特征图进行检测,改进了多个独立的Logistic regression分类器来取代softmax来

    2024年02月07日
    浏览(63)
  • 【YOLO系列】YOLOv7论文超详细解读(翻译 +学习笔记)

    终于读到传说中的YOLOv7了~≖‿≖✧ 这篇是在美团的v6出来不到一个月就高调登场,作者还是我们熟悉的AB大神(对,就是v4那个),读起来又是“熟悉”的感觉(贯穿了我的整个五一假期(╯-_-)╯╧╧)。 其实关于YOLOv7的网络结构还有很多细节值得深入研究,以及代码

    2024年02月02日
    浏览(75)
  • 【YOLO系列】YOLOv1论文超详细解读(翻译 +学习笔记)

    从这篇开始,我们将进入YOLO的学习。YOLO是目前比较流行的目标检测算法,速度快且结构简单,其他的目标检测算法如RCNN系列,以后有时间的话再介绍。 本文主要介绍的是YOLOV1,这是由以Joseph Redmon为首的大佬们于2015年提出的一种新的目标检测算法。它与之前的目标检测算法

    2024年02月04日
    浏览(61)
  • 【YOLO系列】YOLOv2论文超详细解读(翻译 +学习笔记)

    时隔一年,YOLOv2隆重登场,新的YOLO版本论文叫《YOLO9000: Better, Faster, Stronger》,作者 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 在 YOLOv1 的基础上,进行了大量改进,提出了 YOLOv2 和 YOLO9000,重点解决YOLOv1召回率和定位精度方面的不足。 论文原文:[1612.08242] YOLO9000: Better, Faster, Stronger (arxiv.org) 项

    2023年04月08日
    浏览(54)
  • 经典神经网络论文超详细解读(六)——DenseNet学习笔记(翻译+精读+代码复现)

    上一篇我们介绍了ResNet:经典神经网络论文超详细解读(五)——ResNet(残差网络)学习笔记(翻译+精读+代码复现) ResNet通过短路连接,可以训练出更深的CNN模型,从而实现更高的准确度。今天我们要介绍的是 DenseNet(《Densely connected convolutional networks》) 模型,它的基本

    2024年02月03日
    浏览(62)
  • 经典神经网络论文超详细解读(八)——ResNeXt学习笔记(翻译+精读+代码复现)

    今天我们一起来学习何恺明大神的又一经典之作:  ResNeXt(《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》) 。这个网络可以被解释为 VGG、ResNet 和 Inception 的结合体,它通过重复多个block(如在 VGG 中)块组成,每个block块聚合了多种转换(如 Inception),同时考虑到跨层

    2024年02月03日
    浏览(55)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包