开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何对不同激活函数的训练数据进行标准化？

对不同激活函数的训练数据进行标准化的方法是通过数据预处理来实现。标准化是将数据转化为均值为0，标准差为1的分布，以便更好地适应不同的激活函数。

下面是一种常用的标准化方法：

计算每个特征的均值和标准差。对于训练数据集，可以通过计算每个特征的平均值和标准差来得到。可以使用numpy库中的mean()和std()函数来计算。
对每个特征进行标准化。对于每个特征，可以使用以下公式进行标准化：x_normalized = (x - mean) / std其中，x是原始数据，mean是特征的均值，std是特征的标准差。
应用标准化到训练数据集和测试数据集。在进行模型训练之前，需要将训练数据集和测试数据集都进行相同的标准化处理，以保持数据的一致性。

以下是不同激活函数的标准化方法和应用场景：

Sigmoid函数：
- 概念：Sigmoid函数是一种常用的激活函数，它将输入值映射到0到1之间的连续输出。
- 标准化方法：对于Sigmoid函数，可以使用上述的标准化方法来对训练数据进行标准化。
- 应用场景：Sigmoid函数常用于二分类问题，如逻辑回归模型。
ReLU函数：
- 概念：ReLU函数是一种常用的激活函数，它将负值映射为0，保留正值不变。
- 标准化方法：对于ReLU函数，可以使用上述的标准化方法来对训练数据进行标准化。
- 应用场景：ReLU函数常用于深度神经网络中，可以有效地解决梯度消失问题。
Tanh函数：
- 概念：Tanh函数是一种常用的激活函数，它将输入值映射到-1到1之间的连续输出。
- 标准化方法：对于Tanh函数，可以使用上述的标准化方法来对训练数据进行标准化。
- 应用场景：Tanh函数常用于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等模型中。
Softmax函数：
- 概念：Softmax函数是一种常用的激活函数，它将输入值映射到0到1之间的连续输出，并且所有输出的和为1。
- 标准化方法：对于Softmax函数，可以使用上述的标准化方法来对训练数据进行标准化。
- 应用场景：Softmax函数常用于多分类问题，如图像分类和自然语言处理中的词性标注。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）
腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
腾讯云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
腾讯云云原生应用引擎（https://cloud.tencent.com/product/tke）
腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/mps）
腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpe）
腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/bcs）
腾讯云元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/ue）

相关搜索:如果我有大量的训练数据，如何对这些数据进行标准化如何使用normalizr对来自JSON的数据进行标准化？如何对包含分组值的数据集进行数据缩放/标准化？R:如何对不同函数的多个变量进行汇总？如何使用Normalizr对redux中的状态进行标准化 TensorFlow:如何对1行特定数据进行验证，并对其余行进行训练？如何对Kinetics400训练数据集进行切片？(pytorch)如何对每个分支进行不同的着色？Python雪花函数如何对不同特征工程过程中的特征进行标准化和规范化？使用validation_data的AutoMLStep -如何对所有数据进行训练？如何对Weka中的训练和测试数据集进行分类如何对训练好的目标检测模型进行剪枝？如何对这个经过训练的模型进行预测？如何对机器学习管道中的数字列进行标准化？如何对(-1,1)之间的图像集进行标准化如何在angular7中对有循环的数据进行列表激活和非激活如何对不同数据类型的数据框进行分组/合并如何对根据参数返回不同类型的函数进行流注如何使用队列对具有promises的不同函数调用进行排序如何对不同形状的列表数据进行标签编码

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

深度学习三人行(第4期)---- TF训练DNN之进阶

上期我们一起学习了深度学习三人行(第3期)---- TensorFlow从DNN入手简单的介绍了ANN(人工神经网络），并训练了我们第一个DNN(深度神经网络)，但是一个非常浅的DNN，只有两个隐藏层。如果你需要解决一个非常复杂的问题，比如在高分辨率的图像中分辨不上百种不同类型的实体对象，这时候你就需要训练一个更深的DNN来完成，可能是10层，并且每层会包含上百个神经元，并由上成千上百个连接器组成。这时候你将面临如下问题：你将面临非常诡异的梯度消失或爆炸，这会直接影响DNN的构建并且导致浅层的网络非常

08

我的神经网络不工作了！我应该做什么? 详细解读神经网络的11种常见问题

“当你正在深入研究深度学习的下一个重大突破时，或许会遇到一个不幸的挫折:你的神经网络不起作用。你去找你的老板/主管，但他们也不知道如何去解决这个问题——他们和你一样都是新手。那么现在该怎么办呢?” 因

03

推荐一个神级工具：能缓解梯度消失问题&提升训练速度

深度神经网络一直以来就有一个特点：随着网络加深，模型会越来越难以训练。所以深度学习有一个非常本质性的问题：为什么随着网络加深，训练会越来越困难？为了解决这个问题，学界业界也一直在尝试各种方法。

03

【干货】Batch Normalization: 如何更快地训练深度神经网络

【导读】本文是谷歌机器学习工程师 Chris Rawles 撰写的一篇技术博文，探讨了如何在 TensorFlow 和 tf.keras 上利用 Batch Normalization 加快深度神经网络的训练。我们知道，深度神经网络一般非常复杂，即使是在当前高性能GPU的加持下，要想快速训练深度神经网络依然不容易。Batch Normalization 也许是一个不错的加速方法，本文介绍了它如何帮助解决梯度消失和梯度爆炸问题，并讨论了ReLu激活以及其他激活函数对于抵消梯度消失问题的作用。最后，本文使用Te

09

批标准化

批标准化是优化深度神经网络中最激动人心的最新创新之一。实际上它并不是一个优化算法，而是一个自适应的重参数化的方法，试图解决训练非常深的模型的困难。非常深的模型会涉及多个函数或层组合。在其他层不变的假设下，梯度用于如何更新每一个参数。在实践中，我们同时更新所有层。当我们进行更新时，可能会发生一些意想不到的结果这是因为许多组合在一起的函数同时改变时，计算更新的假设是其他函数保持不变。举一个例子，假设我们有一个深度神经网络，每一层只有一个单元，并且在每个隐藏层不使用激活函数：。此处，表示用于层的权重。层的输出是。输出是输入x的线性函数，但是权重wi的非线性函数。假设代价函数上的梯度为1，所以我们希望稍稍降低。然后反向传播算法可以计算梯度。想想我们在更新时会发生什么。近似的一阶泰勒级数会预测的值下降。如果我们希望下降，那么梯度中的一阶信息表明我们应设置学习率为。然而，实际的更新将包括二阶、三阶直到阶的影响。

02

硬核！深度学习中的Normalization必知必会

在深度学习领域，往往需要处理复杂的任务场景，一般使用较深层数的模型进行网络设计，这就涉及到复杂困难的模型调参：学习率的设置，权重初始化的设置以及激活函数的设置等。

03

自适应线性神经网络（Adaline）

找不同：激活函数用阶跃函数换成了连续型函数，用一个Quantizer函数进行类别预测

02

笔记+R︱信用风险建模中神经网络激活函数与感知器简述

《公平信用报告法》制约，强调评分卡的可解释性。所以初始评分（申请评分）一般用回归，回归是解释力度最大的。

01

卷积神经网络CNN（2）—— BN(Batch Normalization) 原理与使用过程详解[通俗易懂]

Batch Normalization是由google提出的一种训练优化方法。参考论文：Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 网上对BN解释详细的不多，大多从原理上解释，没有说出实际使用的过程，这里从what, why, how三个角度去解释BN。

01

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第11章训练深度神经网络（上）

第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了我们的第一个深度神经网络。但它是一个非常浅的 DNN，只有两个隐藏层。如果你需要解决非常复杂的问题，例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象，该怎么办？你可能需要训练更深的 DNN，也许有 10 层，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接相连。这可不像公园散步那么简单：

02

BN(Batch Normalization)学习笔记

BN(Batch Normalization)，批标准化。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。

01

GoogLeNetv2 论文研读笔记

当前神经网络层之前的神经网络层的参数变化，引起神经网络每一层输入数据的分布产生了变化，这使得训练一个深度神经网络变得复杂。这样就要求使用更小的学习率，参数初始化也需要更为谨慎的设置。并且由于非线性饱和（注：如sigmoid激活函数的非线性饱和问题），训练一个深度神经网络会非常困难。我们称这个现象为：internal covariate shift。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。Batch Normalization（BN）能使用更高的学习率，并且不需要过多地注重参数初始化问题。BN 的过程与正则化相似，在某些情况下可以去除Dropout

03

推荐｜14种模型设计帮你改进你的卷积神经网络（CNN）！

如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。摘要：这14 种原创设计模式可以帮助没有经验的研究者去尝试将深度学习与新应用结合，对于那些没有机器学习博士学位的人来说是一个很好的起点。自2011年以来，深度卷积神经网络（CNN）在图像分类的工作中的表现就明显优于人类，它们已经成为在计算机视觉领域的一种标准，如图像分割，对象检测，场景标记，跟踪，文本检测等。但，想要熟练掌握训练神经网络的能力并不是那么容易。与先前的机器学习思维一样，细节决定成败。但是，训练神经网络有更多的细节需要处理。你的数据和硬件有什么限

06

14种模型设计帮你改进你的卷积神经网络（CNN）

自2011年以来，深度卷积神经网络（CNN）在图像分类的工作中的表现就明显优于人类，它们已经成为在计算机视觉领域的一种标准，如图像分割，对象检测，场景标记，跟踪，文本检测等。但，想要熟练掌握训练神经网络的能力并不是那么容易。与先前的机器学习思维一样，细节决定成败。但是，训练神经网络有更多的细节需要处理。你的数据和硬件有什么限制？你应该是从何种网络开始？你应该建立多少与卷积层相对的密集层？你的激励函数怎样去设置？即使你使用了最流行的激活函数，你也必须要用常规激活函数。学习速率是调整神经网络训练最重要的超参

09

Machine Learning-教你用Scikit-Learn来做分类器（上）

选自 Python-Machine-Learning-Book On GitHub

02

如何优化深度神经网络？

训练一个深度神经网络并使其获取最佳的性能是一件具有挑战的任务。在本文中，我将会探索这项任务中最常见的问题及其解决方案。这些任务中包括网络训练时间过长，梯度消失与爆炸，还有网络初始化方法等问题，这些我们在此统称为优化问题。至于其余在训练网络中出现的问题则认为是正则化问题，我在之前的文章中已经讨论过了。如果你现在并没有阅读过它，请先阅读前文：

03

【深度学习】神经网络为何非激活函数不可？

激活函数是神经网络中一个至关重要的概念，决定了某个神经元是否被激活，判断该神经元获得的信息是否有用，并决定该保留还是该去掉此神经元。

03

神经网络为何非激活函数不可？

激活函数是神经网络中一个至关重要的概念，决定了某个神经元是否被激活，判断该神经元获得的信息是否有用，并决定该保留还是该去掉此神经元。

02

RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

本文约1700字，建议阅读5分钟本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。全文链接：http://tecdat.cn/?p=25133 2017 年年中，R 推出了 Keras 包

01

RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能。本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。

03

一文详解深度学习参数初始化(weights initializer)策略

前言：深度学习的初始化参数指的是在网络训练之前，对各个节点的权重和偏置进行初始化的过程，很多时候我们以为这个初始化是无关紧要的，不需要什么讲究，但是实际上，一个参数的初始化关系到网络能否训练出好的结果或者是以多快的速度收敛，这都是至关重要的，有时候因为参数初始化的缘故，甚至得不到好的训练结果。本文就来讨论一下参数初始化到底有什么讲究以及常见的参数初始化的一些策略方法。阅读本文需要神经网络相关背景，能够理解误差反向传播算法的实现过程。

04

RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据

2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能

00

畅游人工智能之海 | Keras教程之Keras的知识结构

相信大家经过之前几篇文章的学习，已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识，那么我们即将正式开始对于Keras的学习。

03

「深度学习一遍过」必修9：解读卷积神经网络 AlexNet

多 GPU 训练，ReLU 激活函数，LRN 归一化，Dropout 正则化，重叠池化，数据增强

01

深度学习两大基础Tricks：Dropout和BN详解

dropout作为目前神经网络训练的一项必备技术，自从被Hinton提出以来，几乎是进行深度学习训练时的标配。就像做菜时必须加料酒一样，无论何时，大家在使用全连接层的时候都会习惯性的在后面加上一个dropout层。通常情况下，dropout被作为一种防止神经网络过拟合的正则化方法，对神经网络的泛化性能有很大的帮助。每个人都会用dropout，但你真的理解它吗？本节我们就来看看dropout里的一些关键细节问题。

03

炼丹师的自我修养：如何分析训练过程loss异常

在面对模型不收敛的时候，首先要保证训练的次数够多。在训练过程中，loss并不是一直在下降，准确率一直在提升的，会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个epoch）没收敛，再考虑采取措施解决。

03

【深度学习】神经网络训练过程中不收敛或者训练失败的原因

在面对模型不收敛的时候，首先要保证训练的次数够多。在训练过程中，loss并不是一直在下降，准确率一直在提升的，会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个epoch）没收敛，再考虑采取措施解决。

01

机器学习识别乳腺癌

人工神经网络是一种类似于大脑神经突触连接的结构进行信息处理的数学模型，由大量的输入层节点、隐藏层节点和输出层节点连接构成。有关神经网络算法最核心的三个问题就是：选择激活函数、隐藏层数目和节点的确定以及权重的设置。

02

神经网络训练失败的原因总结

今天的这篇文章分别从数据方面和模型方面分析了导致模型训练不收敛或失败的原因，数据方面总结了四种可能的原因，模型方面总结了九种可能的问题。除此之外，文章介绍了每种潜在问题的产生后果或现象，并提供了常规做法。

01

【译】TensorFlow实现Batch Normalization

原文：Implementing Batch Normalization in Tensorflow 来源：R2RT 译者注：本文基于一个最基础的全连接网络，演示如何构建Batch Norm层、

06

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks笔记(摘要版)

Contents 1.全部架构 2.降低过拟合 3.学习细节 4.结果 5.讨论

01

神经网络训练失败的原因总结！！

在面对模型不收敛的时候，首先要保证训练的次数够多。在训练过程中，loss并不是一直在下降，准确率一直在提升的，会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个epoch）没收敛，再考虑采取措施解决。

01

黑猿大叔-译文 | TensorFlow实现Batch Normalization

原文：Implementing Batch Normalization in Tensorflow（https://r2rt.com/implementing-batch-normalization-in-tensorflow.html）来源：R2RT 译者注：本文基于一个最基础的全连接网络，演示如何构建Batch Norm层、如何训练以及如何正确进行测试，玩转这份示例代码是理解Batch Norm的最好方式。文中代码可在jupyter notebook环境下运行： nn_withBN.ipy

08

多层感知器神经网络速成课

人工神经网络是一个令人神往的研究领域，尽管当新手入门的时候它们可能会令人生畏。

07

神经网络：问题与解决方案

尽管人工神经网络的概念从20世纪50年代就已经存在，但是直到最近我们才有能力将理论转化为实践。神经网络应该能够模仿任何连续的功能。但是，很多时候，我们都陷入了网络没有达标的境地，或者需要花费大量时间才能获得体面的结果。人们应该从统计角度来处理这个问题，而不是直面对网络架构应该发生的变化的直觉。首先应该对数据进行适当的预处理。除了均值归一化和缩放，主成分分析可能有助于加速培训。如果数据的维度降低到仍然保留适当的变化量的程度，那么可以节省空间，而不会对数据质量造成太大的影响。而且，神经网络在提供较少的数据时可以

06

面试宝典之深度学习面试题(下)

身边最近也有好多朋友打算换工作，和他们交流了许多，都在说今年的就业市场没有之前那么好，以往简历投出去，马上就能收到好几个面试机会，而现在隔几天才能收到一个面试。确实是这样，毕竟今年是资本寒冬，大环境都不行，许多企业都已经开始裁员了，直接导致就业需求和往年相比大大降低，再加上被裁人员的再就业竞争，想要再寻求一份称心如意的工作就难上加难了。所以建议大家要是目前工作还是可以的话，最好是先干着，更不建议裸辞找工作。

03

训练神经网络的7个技巧

神经网络模型使用随机梯度下降进行训练，模型权重使用反向传播算法进行更新。通过训练神经网络模型解决的优化问题非常具有挑战性，尽管这些算法在实践中表现出色，但不能保证它们会及时收敛到一个良好的模型。

01

Machine Learning-教你用Scikit-Learn来做分类器（完整版）

选自 Python-Machine-Learning-Book On GitHub

02

【推荐收藏】一文入门Scikit-Learn分类器

选自 Python-Machine-Learning-Book On GitHub

03

【少走弯路系列】总结神经网络训练不收敛或训练失败的原因

文章分别从数据方面和模型方面分析了导致模型训练不收敛或失败的原因，数据方面总结了四种可能的原因，模型方面总结了九种可能的问题。除此之外，文章介绍了每种潜在问题的产生后果或现象，并提供了常规做法。

03

【机器学习 | PipeLine】机器学习通用管道最佳实践！！（无论什么问题都能套上，确定不来看看？）

🙋‍♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）

02

Adaline自适应线性神经元和学习收敛

Adaline算法与前一篇文章提到的感知器之间的关键差异在于adaline算法规则的权重基于线性激活函数更新。而感知器则是基于单位跃阶函数。Adaline的线性激活函数是净输入函数的同等函数，即

05

神经网络中常见的激活函数

深度学习中已经成为了人工智能领域的必备工具，源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。寻找隐藏层的权重参数和偏置的过程，就是常说的“学习”过程，其遵循的基本原则就是使得网络最终的输出误差最小化。在神经⽹络中，激活函数是必须选择的众多参数之⼀，从而使神经⽹络获得最优的结果和性能。

07

改善深层神经网络——吴恩达深度学习课程笔记（二）

常用的对网络结构的改进包括正则化和标准化，正则化可以解决深度网络的过拟合问题，标准化可以加快学习过程。为了缓解较深的网络由于指数效应导致的梯度爆炸和梯度消失问题，需要合理地设置网络权重参数初始值。此外对于多分类问题，通常在最后一个神经元使用softmax分类器。

01

【LLM系列之底座模型对比】LLaMA、Palm、GLM、BLOOM、GPT模型结构对比

GPT 使用 Transformer 的 Decoder 结构，并对 Transformer Decoder 进行了一些改动，原本的 Decoder 包含了两个 Multi-Head Attention 结构，GPT 只保留了 Mask Multi-Head Attention，如下图所示:

04

Python数据科学：神经网络

(Artificial Neural Network，ANN)人工神经网络模型，以数学和物理的方法对人脑神经网络进行简化、抽象和模拟。

01

人工神经网络到底能干什么？到底在干什么？

早在1943 年，神经科学家和控制论专家Warren McCulloch 与逻辑学家Walter Pitts就基于数学和阈值逻辑算法创造了一种神经网络计算模型。其中最基本的组成成分是神经元（Neuron）模型，即上述定义中的“简单单元”（Neuron 也可以被称为Unit）。在生物学所定义的神经网络中（如图1所示），每个神经元与其他神经元相连，并且当某个神经元处于兴奋状态时，它就会向其他相连的神经元传输化学物质，这些化学物质会改变与之相连的神经元的电位，当某个神经元的电位超过一个阈值后，此神经元即被激活并开始向其他神经元发送化学物质。Warren McCulloch 和Walter Pitts 将上述生物学中所描述的神经网络抽象为一个简单的线性模型（如图2所示），这就是一直沿用至今的“McCulloch-Pitts 神经元模型”，或简称为“MP 模型”。

01

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第11章训练深度神经网络

第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了第一个深度神经网络。但它非常浅，只有两个隐藏层。如果你需要解决非常复杂的问题，例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象，该怎么办？你可能需要训练更深的 DNN，也许有 10 层或更多，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接相连。这可不像公园散步那么简单，可能碰到下面这些问题：

01

机器学习基础与实践（二）——数据转换

本文目录：一.标准化的原因二.适用情况三.三种数据变换方法的含义与应用四.具体方法及代码一）标准化 1.1 scale----零均值单位方差1.2 StandardScaler 二）归一化 2.1 MinMaxScaler(最小最大值标准化)2.2 MaxAbsScaler（绝对值最大标准化） 2.3 对稀疏数据进行标准化 2.4 对离群点进行标准化三）正则化 3.1 L1、L2正则化四）二值化 4.1特征二值化五）对类别特征进行编码六）缺失值的插补七）生成多项式特征八）自定义

06

Tensorflow BatchNormalization详解：3_使用tf.layers高级函数来构建带有BN的神经网络

Batch Normalization: 使用 tf.layers 高级函数来构建带有 Batch Normalization 的神经网络参考文献吴恩达 deeplearningai 课程[1]课程笔记[2]Udacity 课程[3] 在使用 tf.layers 高级函数来构建神经网络[4]中我们使用了 tf.layers 包构建了一个不包含有 Batch Normalization 结构的卷积神经网络模型作为本节模型的对比本节中将使用 tf.layers 包实现包含有 Batch Normaliza

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭