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深度学习500问——Chapter03:深度学习基础(3)

Full Batch Learning可以使用Rprop只基于梯度符号并且针对性单独更新各权值。...无论是为了建模还是为了计算,首先基本度量单位要统一,神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练(概率计算)和预测,且sigmoid函数的取值是0到1之间的,网络最后一个节点的输出也是如此,所有经常要对样本是输出归一化处理...简单的示意图如下: 3.6.8 什么是批归一化(Batch Normalization) 以前在神经网络训练中,只是对输入层数据进行归一化处理,却没有在中间层进行归一化处理。...这种在神经网络中间层也进行归一化处理,使训练效果更好的方法,就是批归一化Batch Normalization(BN)。 3.6.9 批归一化(BN)算法的优点 减少人为选择参数。...Batch Normalization 基于一个 mini batch 的数据计算均值和方差,而不是基于整个 Training set 来做,相当于进行梯度计算式引入噪声。

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引爆机器学习圈:「自归一化神经网络」提出新型激活函数SELU

而与其相对应的卷积神经网络(CNN)[24] 则变革了计算机视觉和视频任务。...然而,当我们回顾 Kaggle 竞赛时,通常很少有任务是和计算机视觉或序列任务相关的,梯度提升、随机森林或支持向量机(SVM)通常在绝大多数任务上都能取得十分优秀的表现。...为了更鲁棒地训练深度卷积神经网络(CNN),批归一化发展成了归一化神经元激励值为 0 均值和单位方差 [20] 的标准方法。...SNN 基于缩放指数型线性单元(SELU)而引进了自归一化属性,因此方差稳定化(variance stabilization)也就避免了梯度爆炸和梯度消失。...图 1:左边图表和右边图表的 y 轴展示了带有批归一化(BatchNorm)和自归一化(SNN)的前馈神经网络(FNN)的训练损失,x 轴代表迭代次数,该训练在 MNIST 数据集和 CIFAR10 数据集上完成

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    清华自研深度学习框架「计图」开源!多项任务性能超过PyTorch

    Jittor的核心:元算子与统一计算图 根据Jittor官方文档定义,元算子是指神经网络所需的基本算子。...同时在保证易用的同时,不丧失任何可定制性。 所以在Jittor中,多个元算子之间,可以相互融合成更加复杂的算子,这些复杂算子构成了神经网络计算的多个模块,如卷积层,归一化层等等。...比如,下图中的Python代码编写了神经网络中常用的批归一化层(batch norm), 通过元算子编译器,动态生成了批归一化层C++代码。 ?...基于JIT编译,Jittor的后端会将这几个算子自动融合成一个算子。 ? 上面的代码,定义了双层神经网络。隐层的神经元个数是10, 使用的激活函数是上面定义好的sigmoid。 ?...Jittor开发团队介绍称,Jittor会自动计算梯度并且将计算图保存起来,后端的JIT编译器会根据计算图,同时使用算子级别优化和图级别的优化。

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    GoogLeNetv2 论文研读笔记

    同时利用归一化层输入解决这个问题。我们将归一化层输入作为神经网络的结构,并且对每一个小批量训练数据执行这一操作。...首先,由小批量数据计算而来的损失函数梯度是由整个训练数据集的损失函数梯度的估计。并且随着小批量数据大小的增加,其性能会越好。...其次,由于现代计算平台的并行性,小批量训练会比单个样例训练更高效 尽管随机梯度下降法简单有效,但却需要谨慎的调整模型的参数,特别是在优化过程中加入学习率和参数初始化方式的选择。...通过计算每一维的方差而不是联合协方差,可以实现小批量的使用;在联合情况下,将需要正则化,因为小批量大小可能小于白化的激活值的数量,从而导致单个协方差矩阵 批标准化步骤 ?...Shift”问题的 Mini-Batch SGD相对于One Example SGD的两个优势:梯度更新方向更准确;并行计算速度快 它的思想 BN的基本思想是:因为深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值

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    梯度下降(多图)

    2、 开整梯度下降法在优化神经网络中的应用和普遍性。3、 梯度下降法的变形形式批梯度下降法:使用整个数据集计算梯度。随机梯度下降法(SGD):使用单个样本计算梯度。...梯度下降法的变形形式批梯度下降法:使用整个数据集计算梯度随机梯度下降法(SGD):使用单个样本计算梯度小批量梯度下降法:使用小批量样本计算梯度批梯度下降法批梯度下降法,也称为标准梯度下降法,是最基本的梯度下降变形形式...优点计算效率高:每次更新只需要计算一个样本的梯度,大大减少了计算开销内存需求低:每次只需加载一个样本,节省内存缺点收敛不稳定:由于每次更新基于单个样本,梯度估计有较大噪声,可能导致收敛过程不稳定可能震荡...批量归一化批量归一化是一种加速深度神经网络训练的技术。通过对每一层的激活值进行归一化,批量归一化可以使得每层输入的分布更加稳定,从而允许使用更高的学习率,并减少对参数初始化的依赖。...原理批量归一化在每一层的输入上,先计算均值和方差,然后对输入进行归一化处理,再通过可训练的尺度和平移参数进行线性变换。

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    深度学习相关概念:6.批量归一化

    2.批量归一化 2.1批量归一化和权重初始化   批量归一化是直接对神经元的输出进行批归一化,作用对象是每一层网络的输出。...权重初始化是调整权值分布使得输出与输入具有相同的分布,作用对象是每一层网络的权重。 2.2 批量归一化与梯度消失   批量归一化经常插入到全连接层后,非线性激活前。...这样可以优化全连接层的输出,避免其梯度消失。 2.3批量归一化算法   小批量梯度下降算法回顾:每次迭代时会读入一(批数据,比如32个样本;经过当前神经元后会有32个输出值.)...\mathrm{i}} 输出的神经网络自己选择的一个均值和方差,这就是批量归一化最重要的一个步,通过这个改进,就可以让网络变得更加好。...训练的时候是有批的,测试的时候怎么测试的时候我给你一个样本你计算出来的时候只有 \pmb{x_{1}} ,要想得到一个样本的预测值,就必须得到 \pmb{\mathrm{y}_{\mathrm{1}}

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    深度学习与CV教程(6) | 神经网络训练技巧 (上)

    : 计算图:计算前向传播、反向传播 神经网络:神经网络的层结构、非线性函数、损失函数 优化策略:梯度下降使损失最小 批梯度下降:小批量梯度下降,每次迭代只用训练数据中的一个小批量计算损失和梯度 卷积神经网络...现在网络有了为了让网络达到较好的训练效果而去学习控制让 tanh 具有更高或更低饱和程度的能力。 当使用随机优化时,我们不能基于整个训练集去计算。...换句话说,当使用层归一化时,基于该特征向量内的所有项的总和来归一化对应于单个数据点。 层归一化测试与训练的行为相同,都是计算每个样本的归一。可用于循环神经网络。...因此,空间批量归一化通过计算小批量维度N和空间维度 H 和 W 的统计量来计算每个 C 特征通道的均值和方差。 [卷积神经网络; 空间批量归一化] 卷积神经网络中的层归一化是对每张图片进行归一化。...损失值的震荡程度和批尺寸(batch size)有关,当批尺寸为1,震荡会相对较大。当批尺寸就是整个数据集时震荡就会最小,因为每个梯度更新都是单调地优化损失函数(除非学习率设置得过高)。

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    【NLPAI算法面试必备】学习NLPAI,必须深入理解“神经网络及其优化问题”

    1 计算资源的消耗(GPU) 2 模型容易过拟合(Dropout) 3 梯度消失/梯度爆炸问题的产生(批量归一化BN):BN层能对各层的输出做归一化,这样梯度在反向层层传递后仍能保持大小稳定,不会出现过小或过大的情况...这一类网络可以称为基于门控的循环神经网络(Gated RNN)。 长短期记忆(LSTM)结构 长短期记忆(LSTM)网络和门控循环单元(GRU)网络是两种主要的基于门控的循环神经 网络。...在第t 迭代时,计算每个参数梯度平方的累计值: RMSprop:计算每次迭代梯度gt 平方的指数衰减移动平均: 动量法:用梯度的移动平均来代替每次的实际梯度: Adam:Adam 算法一方面计算梯度平方的指数加权平均...基本原理 BN 方法会针对每一批数据,在网络的每一层输入之前增加归一化处理,使输入的均值为 0,标准差为 1。目的是将数据限制在统一的分布下。...具体来说,针对每层的第 k 个神经元,计算这一批数据在第 k 个神经元的均值与标准差,然后将归一化后的值作为该神经元的激活值。

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    NeurIPS 2018 | BP不用算梯度,这样的线性反向传播也能Work!

    约束的目的是避免产生饱和的激活值,这么做的动机是梯度消失会导致学习过程中断。特定的权重初始化和尺度变换 方案(如批归一化)可确保神经元的输入激活值是线性的,这样梯度不会消失,能够流动。...因为不用计算梯度,除了确保持续的梯度流以外,Linear Backprop 在计算成本高昂的情况下仍然可以使用。...特定的权重初始化和尺度变换 方案(如批归一化)可确保神经元的输入激活值是线性的,这样梯度不会消失,能够流动。...因此,研究人员进行了大量尝试来确保神经元的输入激活值是线性的,包括引入正则化方法(如 L2 惩罚项)、批归一化和权重初始化。还有一些解决方案从激活函数入手,限制饱和区域来确保梯度流。...换一种方式思考本论文提出的学习规则:研究者引入了一个正则化项,使计算梯度时仅计算线性梯度,不考虑非线性组件。

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    深度神经网络实战技巧,来自一名算法工程师的经验!

    作者| Matt H/Daniel R 译者| 婉清 在经历成千上万个小时机器学习训练时间后,计算机并不是唯一学到很多东西的角色,作为开发者和训练者的我们也犯了很多错误,修复了许多错误,从而积累了很多经验...在本文中,作者基于自己的经验(主要基于 TensorFlow)提出了一些训练神经网络的建议,还结合了案例,可以说是过来人的实践技巧了。...▌删除批归一化层 随着批处理大小减少到 1,这样做会暴露出梯度消失或梯度爆炸的问题。我们曾有过一个网络,在好几周都没有收敛,当我们删除了批归一化层之后,我们才意识到第二次迭代时输出都是 NaN。...这里我们发现,通过删除批归一化层,网络在一到两次迭代之后迅速输出 NaN。我们禁用了批归一化,并将初始化更改为方差缩放。这些改变了一切!我们能够对只有一两个输入的测试集进行过拟合了。...我们从这个特定的实验序列中得出结论,批归一化隐藏了由槽糕的初始化引起的爆炸梯度,并且 ADAM 优化器对学习率的衰减并没有什么特别的帮助,与批归一化一样,裁剪值只是掩盖了真正的问题。

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    Research on Batch Normalization

    最后,简单介绍近年来对BN的改进,如Layer Norm和Group Norm。 一、什么是批归一化(Batch Normalization)?...Batch Normalization是一个为了克服神经网络层数增多导致难以训练的一项技术。它的主要优势在于可以缓解在深度神经网络中常见的梯度消失问题,从而使得深度神经网络的训练更加容易。...Batch Norm通过对每一批(即一个batch)的训练数据进行归一化处理,来减少数据偏差对网络学习的影响。...进而造成梯度传播中的梯度弥散问题。...这三种实现都是基于BN的论文,其中主要的区别在于tf.nn.batch_normalization只进行了一个BN的计算,需要传入均值、方差以及γ和β两个超参数,而另外两者则通过一个类定义了网络的一个“

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    【腾讯云|云原生】自定制轻量化表单Docker快速部署

    例如,决策树和随机森林等基于树的模型通常不受特征缩放影响(这种是基于不同类别的信息增益(信息熵)或者基尼指数(类别纯度)确定阈值,而图像识别等深度学习任务则通常对原始输入进行归一化处理。...在某些机器学习算法中表现较好,如逻辑回归、线性回归等基于距离计算或梯度下降的模型。数据归一化的优点:将特征缩放到固定范围内有利于比较不同单位或取值范围的特征。...Batch Normalization 是一种用于加速深度神经网络收敛、防止梯度消失/爆炸等问题的技术。它通过对每个小批量样本进行均值和方差的归一化来规范输入数据,并将其缩放和平移以恢复数据分布。...抑制梯度问题:通过将每层输入进行规范化,Batch Normalization 有助于解决梯度消失/爆炸问题(如权重问题,数据尺度和范围问题导致的上溢下溢等问题),使得神经网络更容易训练。...数据分布:Batch Normalization 是基于小批量数据的统计信息来进行归一化操作的,因此对于较小规模或不均衡的数据集可能效果不佳。

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    【机器学习 | 数据预处理】 提升模型性能,优化特征表达:数据标准化和归一化的数值处理技巧探析

    例如,决策树和随机森林等基于树的模型通常不受特征缩放影响(这种是基于不同类别的信息增益(信息熵)或者基尼指数(类别纯度)确定阈值,而图像识别等深度学习任务则通常对原始输入进行归一化处理。...在某些机器学习算法中表现较好,如逻辑回归、线性回归等基于距离计算或梯度下降的模型。 数据归一化的优点: 将特征缩放到固定范围内有利于比较不同单位或取值范围的特征。...Batch Normalization 是一种用于加速深度神经网络收敛、防止梯度消失/爆炸等问题的技术。它通过对每个小批量样本进行均值和方差的归一化来规范输入数据,并将其缩放和平移以恢复数据分布。...抑制梯度问题:通过将每层输入进行规范化,Batch Normalization 有助于解决梯度消失/爆炸问题(如权重问题,数据尺度和范围问题导致的上溢下溢等问题),使得神经网络更容易训练。...数据分布:Batch Normalization 是基于小批量数据的统计信息来进行归一化操作的,因此对于较小规模或不均衡的数据集可能效果不佳。

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    ICLR oral:清华提出离散化架构WAGE,神经网络训练推理合二为一

    具体来说就是将网络权重、激活值、反向误差、权重梯度用全用低精度整形数表达,在网络训练时去掉难以量化的操作及操作数(比如批归一化等),从而实现整个训练流程全部用整数完成。...首先,对于操作数,应用线性映射和方向保持移位来实现三元权重,用于激活和梯度累加的8位整数。其次,对于操作,批归一化由一个常数因子取代。...我们引入一种新的初始化方法和分层常数比例因子来取代批归一化,这是网络量化的一个难点。此外,还探讨了误差计算和梯度累积的位宽要求。...通过微调、更有效的映射、批归一化等量化方法,对增量工作有一定的应用前景。...总而言之,我们提出了一个没有浮点表示的框架,并展示了在基于整数的轻量级ASIC或具有现场学习能力的FPGA上实现离散训练和推理的潜力。

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    Batch Normalization的诅咒

    所以很自然的一件事,如果我想防止这种情况发生,就是修正所有的分布。简单地说,如果我的分布变动了,我会限制住这个分布,不让它移动,以帮助梯度优化和防止梯度消失,这将帮助我的神经网络训练更快。...其中μ和*σ^2^*分别为批均值和批方差。 ? 并且,我们学习了一个新的平均值和协方差γ和β。...在使用小batch size的时候不稳定 如上所述,batch normalization必须计算平均值和方差,以便在batch中对之前的输出进行归一化。...这是因为它们接受的是大batch的训练,而在实时情况下,它们的batch大小等于1,因为它必须一帧帧处理。考虑到这个限制,一些实现倾向于基于训练集上使用预先计算的平均值和方差。...另一种可能是基于你的测试集分布计算平均值和方差值。

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    Batch Normalization的诅咒

    所以很自然的一件事,如果我想防止这种情况发生,就是修正所有的分布。简单地说,如果我的分布变动了,我会限制住这个分布,不让它移动,以帮助梯度优化和防止梯度消失,这将帮助我的神经网络训练更快。...其中μ和*σ^2^*分别为批均值和批方差。 并且,我们学习了一个新的平均值和协方差γ和β。...在使用小batch size的时候不稳定 如上所述,batch normalization必须计算平均值和方差,以便在batch中对之前的输出进行归一化。...这是因为它们接受的是大batch的训练,而在实时情况下,它们的batch大小等于1,因为它必须一帧帧处理。考虑到这个限制,一些实现倾向于基于训练集上使用预先计算的平均值和方差。...另一种可能是基于你的测试集分布计算平均值和方差值。

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    BN(Batch Normalization)学习笔记

    和普通的数据标准化类似, 是将分散的数据统一的一种做法, 也是优化神经网络的一种方法。...背景意义 实际上在BN提出来之前,在神经网络训练开始前,我们都要对数据做一个归一化处理 ,这样可以使得输入x经过激活函数后数据分布继续保持一致,提升网络的泛化能力。...如果不对输入数据做归一化处理,一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降),那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布,这样将会大大降低网络的训练速度这也正是为什么我们需要对数据都要做一个归一化预处理的原因...”(梯度消失),且批量归一化做的是将数据转化为单位高斯数据。...MathJax 是一个开源的基于 Ajax 的数学公式显示的解决方案,其最大的优势在于可以以基于文本的方式显示页面中的数学公式。结合多种先进的Web技术,支持几乎所有的主流浏览器。

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    ·数据批归一化解析

    【深度学习】批归一化(Batch Normalization) 目录 我们为什么需要BN? BN怎么做? BN到底解决了什么? 预测时均值和方差怎么求?...CNN中的BN ---- BN是由Google于2015年提出,这是一个深度神经网络训练的技巧,它不仅可以加快了模型的收敛速度,而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题,从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定...从字面意思看来Batch Normalization(简称BN)就是对每一批数据进行归一化,确实如此,对于训练中某一个batch的数据{x1,x2,......在训练时,我们会对同一批的数据的均值和方差进行求解,进而进行归一化操作。但是对于预测时我们的均值和方差怎么求呢?比如我们预测单个样本时,那还怎么求均值和方法呀!...BN在深层神经网络的作用非常明显:若神经网络训练时遇到收敛速度较慢,或者“梯度爆炸”等无法训练的情况发生时都可以尝试用BN来解决。同时,常规使用情况下同样可以加入BN来加速模型训练,甚至提升模型精度。

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    ECCV2020 | Unsupervised Batch Normalization

    ,一般是整体分布逐渐往非线性函数的取值区间的上下限两端靠近(对于Sigmoid函数来说,意味着激活输入值WU+B是大的负值或正值),所以这导致反向传播时低层神经网络的梯度消失,这是训练深层神经网络收敛越来越慢的本质原因...作者提出使用这些未标记的样本来计算Batch Normalization统计量,称之为无监督批归一化(UBN)。...第一步构建一个联合批处理n={x,y},并向前传递以更新normalization统计数据;第二步在使用x时进行forward-backward传递,并在前面的步骤中计算更新批归一化统计量。 ?...我们从特征映射的直方图中观察到,未标记和标记样本的分布之间存在着巨大的差异。只计算与标记样本有关的批处理统计数据将导致归一化值中大量的偏差。...我们通过使用相同的输入进行多个预测,同时更新批统计,可视化了通过改变批统计而引起的不确定性。这给了我们一个预测的分布,我们可以从中计算我们预测的标准差。

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    深度学习近似建模,助力飞越「维数灾难」温度场

    近两年,基于神经网络的深度学习方法脱颖而出,它具有海量参数和较深的隐藏层,对于高维变量的建模有着强大的拟合逼近能力。...此外,为了加快深度神经网络收敛速度,提升网络训练效果,探讨了深度学习中批归一化和组归一化两种常用方法对热布局温度场预测模型性能的影响。 ? (1)FCN ? (2)SegNet ?...在批块级准则中,主要提出了通过计算最高温度的斯皮尔曼相关系数来衡量模型对不同布局方案的相对排序能力,为实施下一步布局优化时进行模型选择提供更多的指导信息。...03 实验结果 实验部分首先对比了不同归一化方法的训练效果,结果表明组归一化方法优于批归一化方法,使用组归一化方法可以使网络模型的收敛速度更快,训练更加稳定,泛化性得到一定的提升(如图5所示)。...图7 不同代理模型的参数量和计算效率统计结果 04 结语 IDRL团队对热源布局优化过程中温度场近似建模任务开展了研究,重点探索了基于深度神经网络构建代理模型的近似建模方法,实现了超高维温度场的近实时预测

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