[论文笔记]Batch Normalization

9月前作者：愤怒的可乐分类：Toy博客阅读(42) 违法举报

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 $\Theta$ 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！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

【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(37)
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(46)
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(40)
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(58)
【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(56)
【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(55)
【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(50)
【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(70)
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(51)
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(56)